Алгоритм повышения достоверности результатов измерений при ограниченном объеме априорной информации

• Автор: Старченко, Надежда Ивановна
• Шифр специальности: 05.13.16
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Шахты
• Количество страниц: 205 с. : ил.

1.1 Параметрические методы и алгоритмы.II

1.2 Непарамстрические методы и алгоритмы.

1.3 Адаптивные методы и алгоритмы

Вывоы

Глава 2 Адаптивный алгоритм обнаружения и устранения

сбойных измерений

2.1 Теоретическое обоснование алгоритма

2 2 Построение моделей случайных процессов

для исследования достоверности алгоршма

Выводы.

лава 3 Исследование адаптивного алгоритма па моделях

случайных процессов в зависимости от местоположения сбойных измерений
3.1 Оценка эффективности алгоритма но обнаружению одиночных сбойных измерений
3.2 Опенка эффективности алгоритма но обнаружению групповых сбойных измерений.
Выводы
лава 4 Исследование адаптивного алгоритма
на экспериментагьной телеметрической информации
4.1 Способы практической реализации алгоритма.
4.2 Оценка эффективности алгоритма при обработке низкочастотных сингалов.
4.3 Оценка эффективности алгоритма при последетекторггон обработке радиосигналов.
Выводы.
Заключение
Библиографический список использованной литературы
Приложения
Условные обозначения
ВВЕДЕНИЕ


Для всех А вероятности ЛС и ЛН принимаются одинаковыми и равными а и р Процесс наблюдения, таким образом, представляется в виде дискретного процесса случайного блуждания с четырьмя экранами, соответствующим указанным состояниям принимаемым решениям. Р а,р 1 Р0 а . В работе 3 авторами Фоминым Л. Ф. и Новоселовым 0. В предлагаемых примерах алгоритмической и аппаратурной реализации методов отбраковки раздельно обрабатываются одиночные и групповые аномальные измерения, причем используется априорное знание о числе сбойных измерений в группе как защита от отбраковки достоверных участков реализации. Для оптимизации порога обнаружения используется априорное знание о вероятносги появления аномальных измерений за определенное время или на один отсчет сообщения Оценка дисперсии порога обнаружения является при этом функцией закона распределения длины интервала группирования. Мри оценке контролируемой выборки при отбраковке аномальных измерений авторы предлагают использовать интерполяционные алгоритмы и алгоритмы на базе метода наименьших квадратов. Но поскольку интерполяционные алгоритмы значительно проще в реализации, а их обнаруживающая способность но ниже алгоритмов метода наименьших квадратов что авторы доказали ранее в работе , то они получили распространенное применение в виде полиномов Лагранжа. Авторы отдают предпочтение полиномам Лагранжа, так как их представление носит более общий характер, и рассматриваемые в работе полиномиальные алгоритмы основывают на этом представлении. Авторами 3, Фоминым А. Ф. и Новоселовым О.