М.Н. Чесноков – д.т.н., проф., зам. начальника отдела,

ООО «СТЦ» (Санкт-Петербург)

E-mail: chesnokovmn@yandex.ru

Постановка проблемы. Помехоустойчивость радиосистем в существенной степени определяется применяемыми алгоритмами обработки сигналов. В настоящее время особенно плодотворным оказалось применение для их статистического синтеза марковских моделей сигналов и помех. В связи с широким применением на практике цифровой обработки сигналов на базе цифровых процессоров и программируемых логических интегральных схем наибольшую практическую ценность имеют алгоритмы оценивания в дискретном времени. Вместе с тем остаются не разработанными алгоритмы нелинейной фильтрации, работоспособные в реальных условиях: при наличии негауссовских помех, при векторном наблюдении, обладающие свойством робастности и др.

Цель. Обобщить подход к синтезу алгоритмов фильтрации марковских процессов с непрерывным фазовым пространством в дискретном времени для случая векторного наблюдения.

Результаты. Получен алгоритм нелинейной фильтрации векторного марковского процесса с непрерывным фазовым пространством в дискретном времени при векторном наблюдении на фоне негауссовских помех с некоррелированными значениями. Показано, что в зависимости от способа выбора предварительных оценок возможны различные модификации алгоритма.

Практическая значимость. Алгоритм может найти применение для фильтрации координат объектов в многопозиционных радиотехнических системах. Методика синтеза алгоритма, после ее модификации, может быть использована для получения различных алгоритмов оценивания марковских процессов, а также дискретно-непрерывных марковских процессов в дискретном времени при векторном наблюдении.

1. Тихонов В.И. Развитие в России оптимального нелинейного оценивания случайных процессов и полей (обзор) // Радиотехника. 1999. № 10.
2. Марковская теория оценивания в радиотехнике / Под ред. М.С. Ярлыкова. М.: Радиотехника. 2004.
3. Сосулин Ю.Г., Костров В.В., Паршин Ю.Н. Оценочно – корреляционная обработка сигналов и компенсация помех. М.: Радиотехника. 2014.
4. Сосулин Ю.Г. Теория обнаружения и оценивания стохастических сигналов. М.: Сов. радио. 1978. 
5. Фарина А., Студер Ф. Цифровая обработка радиолокационной информации. М. Радио и связь. 1993. 
6. Перов А.И. Статистическая теория радиотехнических систем. М.: Радиотехника. 2003.
7. Тихонов В.И., Кульман Н.К. Нелинейная фильтрация и квазикогерентный прием сигналов. М.: Сов. радио. 1971. 
8. Васильев К.К. Оптимальная обработка сигналов в дискретном времени. М.: Радиотехника. 2016.
9. Стратонович Р.Л., Сосулин Ю.Г. Оптимальное обнаружение марковского процесса в шуме // Изв. АН СССР Тезническая кибернетика. 1964. № 6.
10. Аоки М. Оптимизация стохастических систем. М.: Наука. 1971.
11. Чесноков М.Н. Современные методы приема цифровых сигналов в линиях радиосвязи. Л.: ВАС. 1988.
12. Волгушев Д.Б., Чесноков М.Н., Соловьев А.А. Оценка координат БЛА дальномерным методом с использованием нелинейной марковской фильтрации, устойчивой к аномальным измерениям // Успехи современной радиоэлектроники. 2019. № 9. С. 70–76.