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 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

© Российская академия наук, 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».