Conference proceedings

Keyword
:
model, random signal, discrete components, spectrum, mathematical expectations 
Inrodution 
Differential transformations are a relatively new operating method [1]. This math method, unlike the known 
integral and discrete transformations, is based on the translation of originals into the image area using differentiation 
operation. Mathematical modeling of radio monitoring processes based on differential transformations, characterized in 
that the monitoring process consists of the conditions of random disturbance. The process of detecting a third party radio 

---

signal is also random. Modeling random processes in complex nonlinear systems requires considerable computational 
resources. In real-time systems, the calculation speed required to obtain the required accuracy of random process modeling 
may exceed the speed limit that modern computer technology can provide. Therefore, nowadays, the scientific task of 
developing a math method that will allow modeling the process of detecting random signals on the basis of the model of 
searching for hidden transmitters in real-time very relevant 
Consolushin 
The proposed mathematical method is based on the model differential transformations of random signals. The 
mathematical model was built to accurately display the signal and allows you to determine the numbers of radio signal 
parameters. Techniques for calculating the parameters of radio signals allow you to get the following statistical 
characteristics. It is proved that the correlation function is based on two differential spectra and consists of the sum of all 
discrete of the differential spectrum. The obtained simulation results have graphically confirmed the correctness of 
analytical results. Proposed the method allows us to analyze statistical characteristics in order to detect and recognize a 
random signal in the background legal radio signals. The results confirm the adequacy mathematical model and the ability 
to detect hidden transmitters based on the method theory of differential transformations. 
References 
G. E. Pukhov Differential spectra and models. Kiev: Scientific Thought, 1990. 188 p. 
Milov O., Yevseiev S. Milevskyi S. Ivanchenko Y., Nesterov O., Puchkov O., Yarovyi A., Salii A., , Tiurin V., Timochko O.,
“Development the model of the antagonistic agent’s behavior under a cyber-conflict” Eastern European Journal of Advanced 
Technologies. Kharkiv.2019. 4/9 (100). Pp. 6–19 
Vitalii Savchenko, Oleh Ilin, Nikolay Hnidenko, Olga Tkachenko, Oleksander Laptiev, Svitlana Lehominova, Detection of Slow DDoS 
Attacks based on User’s Behavior Forecasting. International Journal of Emerging Trends in Engineering Research (IJETER) Volume 
8. No. 5, May 2020. Scopus Indexed - ISSN 2347 – 3983. Р2019 – 2025. 
V. Savchenko, V. Akhramovych, A. Tushych, I. Sribna,and I. Vlasov. Analysis of social network parametersand the likelihood of its 
construction. International Journal of Emerging Trends in Engineering Research. Volume 8. No. 2, pp. 271-276, February 
2020.https://doi.org/10.30534/ijeter/2020/05822020