NUMERICAL-ANALYTICAL METHOD FOR ESTIMATING SIGNAL PARAMETERS ON A SET OF ALTERNATIVE GRIDS UNDER UNCERTAINTY CONDITIONS

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Using a variety of alternative computational grids, the problem of optimal estimation of signal parameters is solved in conditions where measurements contain various types of interference. A new method of forming the desired estimates is being developed, which ensures the decomposition of the computational procedure, a significant reduction in time and cost of its implementation, as well as a reduction in the estimation error for incorrect measurement conditions. Mathematical expressions are given for a comparative assessment of the effectiveness of the developed and known optimal estimation methods in conditions of uncertainty. Random and methodological errors are analyzed, as well as the computational effect achieved. An illustrative example is given.

作者简介

Yu. Bulychev

All-Russian Research Institute Gradient

Email: profbulychev@yandex.ru
Rostov-on-Don, Russia

参考

  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.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».