Исследование и разработка методов повышения точности обработки информации в системах управления воздушным движением в сложной помеховой обстановке

• Автор: Жиганов, Сергей Николаевич
• Шифр специальности: 05.13.14
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Владимир
• Количество страниц: 163 с. : ил.

3.2.1 Алгоритмы обнаружения с усечением.

3.2.2 Алгоритм обнаружения с винзорированисм.

3.3 Моделирование оптимальных, асимптотически оптимальных

и устойчивых алгоритмов обнаружения

3.4 Робастные алгоритмы обнаружения

3.4.1 Наименее благоприятные распределения.

3.4.2 Класс ПРВ с загрязненным распределением.

3.4.3 Класс ПРВ с точечным распределением.

3.4.4 Минимаксные робастные алгоритмы обнаружения.

3.4.5 Асимптотически робастные алгоритмы обнаружения

3.5 Моделирование робастных алгоритмов обнаружения.

Выводы.
4 АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ТРАЕКТОРНЫХ ДАННЫХ
Вводные замечания
4.1 Постановка задачи
4.2 Оптимальный фильтр Калмана при отсутствии маневра
4.3 Робастный фильтр сопровождения одной маневрирующей
цели.
4.4 Робастный фильтр Калмана сопровождения нескольких
маневрирующих целей
4.5 Робастный алгоритм сглаживания.
4.6 Робастный алгоритм интерполяции траекторий нескольких
маневрирующих целей
Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
Список использованной литературы


По своей природе они, как правило, случайны и описываются различными законами распределения вероятностей. Если полоса частот помехи значительно шире полосы сигнала, то ее можно представить белым гауссовским шумом БГШ, а обработку сигнала проводить по известным алгоритмам фильтрации или обнаружения. В случаях, если помеха узкополосная и попадает в полосу частот сигнала, эти алгоритмы становятся неработоспособными, и для повышения помехоустойчивости приема синтез алгоритмов обработки строится на учете статистических свойств узкополосных помех. Вопросам исследования данной проблемы посвящены работы , . Предельной точностью обработки информации в сложной помеховой обстановке обладают оптимальные по определенному критерию качества алгоритмы фильтрации и обнаружения. В ИИС различают два подхода к решению задачи подавления помех и повышения помехоустойчивости всего устройства в целом это метод приведения небелого шума к белому и метод компенсации помех. Работа 1 посвящена синтезу методов обработки стохастических сигналов на фоне помех, результатами такого синтеза являются оценочнокорреляционных алгоритмы совместного обнаружения и фильтрации. В 3 синтезированы оптимальные и квазиоптимальные алгоритмы фильтрации сигналов. В 2 представлен синтез оптимального фильтра по критерию минимума среднеквадратичной ошибки, однако такой фильтр физически нереализуем. В ситуациях, когда сигнал и помеха зависят от многих информационных параметров реализация оптимальных алгоритмов встречает сложности, которые заключаются в большом объеме используемой аппаратуры.