ЧИСЛЕННО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ МЕТОД ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛА НА МНОЖЕСТВЕ АЛЬТЕРНАТИВНЫХ СЕТОК В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

С использованием множества альтернативных вычислительных сеток решается задача оптимального оценивания параметров сигнала в условиях, когда измерения содержат помехи различного типа. Развивается новый метод формирования искомых оценок, обеспечивающий декомпозицию вычислительной процедуры, существенное сокращение времени и объема затрат на ее реализацию, а также уменьшение погрешности оценивания для некорректных условий измерений. Приводятся математические выражения для сравнительной оценки эффективности разработанного и известных методов оптимального оценивания в условиях неопределенности. Анализируются случайные и методические погрешности, а также достигаемый вычислительный эффект. Приводится иллюстративный пример. Библ. 17. Табл. 2.

Об авторах

Ю. Г Булычев

АО Всероссийский НИИ “Градиент”

Email: profbulychev@yandex.ru
Ростов-на-Дону, Россия

Список литературы

  1. Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. М.: Сов. радио, 1977.
  2. Жданюк Б.Ф. Основы статистической обработки траекторных измерений. М.: Сов.радио, 1978.
  3. Фомин А.Ф., Новоселов О.Н., Плющев А.В. Отбраковка аномальных результатов измерений. М.: Энергоатомиздат, 1985.
  4. Гаджиев Ч.М. Метод отбраковки аномальных измерений для многомерных динамических систем // Автометрия. 2003. Т. 39. № 4. С. 39–46.
  5. Богданович В.А., Вострецов А.Г. Теория устойчивого обнаружения, различения и оценивания сигналов. М.: Физматлит, 2004.
  6. Сосулин Ю.Г., Костров В.В., Паршин Ю.Н. Оценочно-корреляционная обработка сигналов и компенсация помех. М.: Радиотехн., 2014.
  7. Булычев Ю.Г., Васильев В.В., Джуган Р.В. и др. Информационно-измерительное обеспечение натурных испытаний сложных технических комплексов. М.: Машиностр. – Полет, 2016.
  8. Шэнь К., Шахтарин Б.И., Неусыпин Б.И., Нгуен Д. // Алгоритмические методы коррекции навигационной информации с использованием спутниковой радионавигационной системы в условиях аномальных измерений // Радиотехн. и электроника. 2019. Т. 64. № 1. С. 31–37.
  9. Иванов А.В., Шишкин В.Ю., Бойков Д.В. и др. // Адаптивные алгоритмы обработки информации в навигационных комплексах подвижных наземных объектов // Радиотехн. и электроника. 2021. Т. 66. № 8. С. 760–771.
  10. Gu T., Luo Z., Guo T., Luo T. A New Reconstruction Method for Measurement Data with Multiple Outliers // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2022. V. 71. P. 1–9.
  11. Ji C., Song C., Li S., Wu Y., Chen Q. An Online Combined Compensation Method of Geomagnetic Measurement Error // IEEE Sensors Journal. 2022. V. 22. No. 14. P. 14026–14037.
  12. Gao G., Gao B., Gao S., Hu G., Zhong Y. A Hypothesis Test-Constrained Robust Kalman Filter for INS/GNSS Integration with Abnormal Measurement // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2023. V. 72. No. 2. P. 1662–1673.
  13. Булычев Ю.Г., Елисеев А.В. Вычислительная схема инвариантно-несмещенного оценивания значений линейных операторов заданного класса // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2008. Т. 48. № 4. С. 580–592.
  14. Булычев Ю.Г. Численно-аналитический метод декомпозиционно-автокомпенсационного решения задачи распознавания сигналов по результатам некорректных наблюдений // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2024. Т. 64. № 5. С. 699–712.
  15. Гильбо Е.П., Челпанов И.Б. Обработка сигналов на основе упорядоченного выбора. М.: Сов. радио, 1977.
  16. Булычев Ю.Г., Ивакина С.С., Мозоль А.А., Насенков И.Г. Анализ модификации энергетического метода пассивной дальнометрии // Автометрия. 2016. Т. 52. № 1. С. 37–44.
  17. Федоренко Р.П., Михайлова Л.И., Михайлова М.С. и др. Приближенные методы расчета разномасштабных явлений (композитные среды и жесткие системы). Отчет о НИР № 96-01-00641. РФФИ. 1996.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025