Выпускная квалификационная работа посвящена разработке программных средств, позволяющих обнаружить неизвестные радиосигналы в частотном спектре и оценить их параметры: несущую частоту, ширину полосы и мощность. Актуальность темы связана с быстрым растущим количеством беспроводных устройств и необходимость в более эффективном использовании доступных радиочастот, а также контроля за их использованием. Были разработаны алгоритмы оценки уровня шума в частотном спектре, алгоритмы обнаружения радиосигналов и оценки их параметров. Были разработаны программные средства обнаружения неизвестных радиосигналов, включающие графический интерфейс для управления параметрами обнаружения и отображения результата. Разработан генератор тестовых сигналов для тестирования, калибровки обнаружителя радиосигналов и обучения оператора. Тестирование программных средств с использованием генератора тестовых сигналов показало, что вероятность корректного обнаружения радиосигнала более 97 процентов при отношении сигнал-шум больше 3 dB. Программные средства были реализованы на языке программирования C++ в среде разработки Microsoft Visual Studio 2022. Графический интерфейс реализован при помощи фреймворка Qt и библиотеки qcustomplot.

Graduate qualification work is dedicated to the development of software tools for detecting unknown radio signals in the frequency spectrum and estimating their parameters: carrier frequency, bandwidth, and power. The topic is relevant because of a rapidly growing number of wireless devices and the need for more efficient use of available radio frequencies, as well as control over their use. Algorithms were developed for estimating the level of noise in the frequency spectrum, for detecting radio signals and estimating their parameters. Software tools for detecting unknown radio signals were developed, including a graphical interface to control the detection parameters and display the result, as well as a test signal generator for testing, calibration of detector, and operator training. Testing of software tools using the test signal generator showed the probability of correct detection of radio signals is more than 97 percent with a signal-to-noise ratio greater than 3 dB. The software tools were implemented in the C++ programming language in the Microsoft Visual Studio 2022 development environment. The graphical interface was implemented using the Qt framework and the qcustomplot library.