НЕЛИНЕЙНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛА НА ФОНЕ АСИММЕТРИЧНО-ЭКСЦЕССНЫХ НЕГАУССОВСКИХ КОРРЕЛИРОВАННЫХ ПОМЕХ
В теории статистического анализа многомерных случайных величин задачи корреляционного анализа являются важными при построении и реализации многих технических систем контроля, мониторинга и диагностики. В процессе решения этих задач определение наличия и характера статистической взаимосвязи исследуем...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Cherkasy State Technological University
2020-03-01
|
| Series: | Вісник Черкаського державного технологічного університету |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://vtn.chdtu.edu.ua/article/view/198405 |
| _version_ | 1797725267885555712 |
|---|---|
| author | Владимир Васильевич Палагин Дмитрий Андреевич Ведерников |
| author_facet | Владимир Васильевич Палагин Дмитрий Андреевич Ведерников |
| author_sort | Владимир Васильевич Палагин |
| collection | DOAJ |
| description | В теории статистического анализа многомерных случайных величин задачи корреляционного анализа являются важными при построении и реализации многих технических систем контроля, мониторинга и диагностики. В процессе решения этих задач определение наличия и характера статистической взаимосвязи исследуемых случайных величин является приоритетным направлением. На основании результатов корреляционного анализа делаются выводы о наличии и характере функциональной зависимости случайных величин, предпочтительности используемых методов исследований и предлагаемых моделей для описания случайных многомерных процессов. Применение классического математического аппарата корреляционного анализа широко используется в предположении о принадлежности наблюдаемого случайного процесса многомерному нормальному закону распределения. На практике такие предпосылки корреляционного анализа выполняются далеко не всегда и, скорее всего, являются удобной математической идеализацией исследуемых процессов. Исследования показывают, что при описании случайных процессов, в том числе негауссовских, перспективным является подход, основанный на использовании моментных и кумулянтных функций высших порядков. Такое представление случайных процессов позволяет повысить точность их обработки при заданных ограничениях на их алгоритмическую сложность, учесть корреляционные связи исследуемых негауссовых случайных величин. В предложенной работе рассматривается построение методов оценивания параметра постоянного сигнала, принимаемого на фоне асимметричноэксцесных негауссовских коррелированных помех при использовании метода максимизации полинома (метода Кунченко) и его адаптации для реализации нелинейных алгоритмов и компьютерных средств функционирования систем обработки сигналов. Показано, что учет параметров негауссовского распределения в виде кумулянтных функций высших порядков, нелинейная обработка случайных процессов, позволяет повысить эффективность обработки сигналов в виде уменьшения дисперсии оценки полиномиальных алгоритмов по сравнению с классическими результатами. |
| first_indexed | 2024-03-12T10:28:43Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-63ad9327626e4e0789d246d22a35b91e |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2306-4412 2708-6070 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-03-12T10:28:43Z |
| publishDate | 2020-03-01 |
| publisher | Cherkasy State Technological University |
| record_format | Article |
| series | Вісник Черкаського державного технологічного університету |
| spelling | doaj.art-63ad9327626e4e0789d246d22a35b91e2023-09-02T09:24:40ZengCherkasy State Technological UniversityВісник Черкаського державного технологічного університету2306-44122708-60702020-03-01210.24025/2306-4412.2.2020.198405198405НЕЛИНЕЙНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛА НА ФОНЕ АСИММЕТРИЧНО-ЭКСЦЕССНЫХ НЕГАУССОВСКИХ КОРРЕЛИРОВАННЫХ ПОМЕХВладимир Васильевич Палагин0Дмитрий Андреевич Ведерников1Черкаський державний технологічний університетЧеркаський державний технологічний університетВ теории статистического анализа многомерных случайных величин задачи корреляционного анализа являются важными при построении и реализации многих технических систем контроля, мониторинга и диагностики. В процессе решения этих задач определение наличия и характера статистической взаимосвязи исследуемых случайных величин является приоритетным направлением. На основании результатов корреляционного анализа делаются выводы о наличии и характере функциональной зависимости случайных величин, предпочтительности используемых методов исследований и предлагаемых моделей для описания случайных многомерных процессов. Применение классического математического аппарата корреляционного анализа широко используется в предположении о принадлежности наблюдаемого случайного процесса многомерному нормальному закону распределения. На практике такие предпосылки корреляционного анализа выполняются далеко не всегда и, скорее всего, являются удобной математической идеализацией исследуемых процессов. Исследования показывают, что при описании случайных процессов, в том числе негауссовских, перспективным является подход, основанный на использовании моментных и кумулянтных функций высших порядков. Такое представление случайных процессов позволяет повысить точность их обработки при заданных ограничениях на их алгоритмическую сложность, учесть корреляционные связи исследуемых негауссовых случайных величин. В предложенной работе рассматривается построение методов оценивания параметра постоянного сигнала, принимаемого на фоне асимметричноэксцесных негауссовских коррелированных помех при использовании метода максимизации полинома (метода Кунченко) и его адаптации для реализации нелинейных алгоритмов и компьютерных средств функционирования систем обработки сигналов. Показано, что учет параметров негауссовского распределения в виде кумулянтных функций высших порядков, нелинейная обработка случайных процессов, позволяет повысить эффективность обработки сигналов в виде уменьшения дисперсии оценки полиномиальных алгоритмов по сравнению с классическими результатами.http://vtn.chdtu.edu.ua/article/view/198405моментно-кумулянтные функцииадаптированный метод максимизации полиномакоррелированные негауссовские стохастические процессы |
| spellingShingle | Владимир Васильевич Палагин Дмитрий Андреевич Ведерников НЕЛИНЕЙНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛА НА ФОНЕ АСИММЕТРИЧНО-ЭКСЦЕССНЫХ НЕГАУССОВСКИХ КОРРЕЛИРОВАННЫХ ПОМЕХ Вісник Черкаського державного технологічного університету моментно-кумулянтные функции адаптированный метод максимизации полинома коррелированные негауссовские стохастические процессы |
| title | НЕЛИНЕЙНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛА НА ФОНЕ АСИММЕТРИЧНО-ЭКСЦЕССНЫХ НЕГАУССОВСКИХ КОРРЕЛИРОВАННЫХ ПОМЕХ |
| title_full | НЕЛИНЕЙНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛА НА ФОНЕ АСИММЕТРИЧНО-ЭКСЦЕССНЫХ НЕГАУССОВСКИХ КОРРЕЛИРОВАННЫХ ПОМЕХ |
| title_fullStr | НЕЛИНЕЙНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛА НА ФОНЕ АСИММЕТРИЧНО-ЭКСЦЕССНЫХ НЕГАУССОВСКИХ КОРРЕЛИРОВАННЫХ ПОМЕХ |
| title_full_unstemmed | НЕЛИНЕЙНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛА НА ФОНЕ АСИММЕТРИЧНО-ЭКСЦЕССНЫХ НЕГАУССОВСКИХ КОРРЕЛИРОВАННЫХ ПОМЕХ |
| title_short | НЕЛИНЕЙНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛА НА ФОНЕ АСИММЕТРИЧНО-ЭКСЦЕССНЫХ НЕГАУССОВСКИХ КОРРЕЛИРОВАННЫХ ПОМЕХ |
| title_sort | нелинейные методы оценивания параметров сигнала на фоне асимметрично эксцессных негауссовских коррелированных помех |
| topic | моментно-кумулянтные функции адаптированный метод максимизации полинома коррелированные негауссовские стохастические процессы |
| url | http://vtn.chdtu.edu.ua/article/view/198405 |
| work_keys_str_mv | AT vladimirvasilʹevičpalagin nelinejnyemetodyocenivaniâparametrovsignalanafoneasimmetričnoékscessnyhnegaussovskihkorrelirovannyhpomeh AT dmitrijandreevičvedernikov nelinejnyemetodyocenivaniâparametrovsignalanafoneasimmetričnoékscessnyhnegaussovskihkorrelirovannyhpomeh |