ВЫБОР СТАТИСТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНОГО КРИТЕРИЯ СОГЛАСИЯ РАВНОМЕРНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДЛЯ РАНГОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ В УСЛОВИЯХ АПРИОРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
Аннотация
Цель работы – выбор статистически оптимального алгоритма принятия решения о наличии или отсутствии сигнала для ранговой обработки сигнала при решении задачи об- наружения в условиях априорной неопределенности. Задачи исследования: 1) анализ алго- ритма принятия решения, приведенного в открытых источниках для ранговых процедур; поиск его недостатков; 2) выбор и обоснование оптимального (в статистическом смысле) алгоритма принятия решения для использования в ранговой обработке сигналов; 3) прове- дение эксперимента по получению характеристик выбранного алгоритма принятия реше- ния; 4) анализ полученных результатов. Предложена модель обработки сигналов на фоне действия помех в условиях априорной неопределенности. Модель состоит из рангового обнаружителя и решающего устройства, сравнивающего эмпирическое распределение рангов с теоретическим. Ранговый обнаружитель позволяет свести задачу обнаружения сигнала на фоне помех с неизвестным распределением к задаче проверки простой гипотезы относительно распределения рангов. Решающее устройство основано на использовании непараметрического критерия Согласия Ватсона, имеющего высокую мощность (вероят- ность не совершить ошибку второго рода – пропуск сигнала). Использование предлагаемо- го подхода к решению задачи обнаружения в условиях априорной неопределенности обеспе- чивает следующие характеристики системы: 1) использование ранговых процедур обеспе- чивает нечувствительность параметров системы обнаружения к изменяющимся пара- метрам сигналов и помех; 2) выбранный алгоритм принятия решения обеспечивает прием- лемые характеристики системы в условиях существенной априорной неопределенности. Предлагаемый подход к решению задачи обнаружения может найти место во многих на- учных областях, где имеет место быть априорная неопределенность. Например, в радио- локации, гидролокации, связи, медицине и других областях науки и техники.
