Cтраница 2
При больших объемах выборки и симметрии распределения вероятностей наблюдаемой выборки относительно подходящей группы преобразований хороший эффект дает предложенный в гл. L-подхода и применения принципа инвариантности совместно с байесовским методом. Синтезированные по этому методу АОИ-алгоритмы имеют высокую эффективность и стабильные показатели качества при неопределенных параметрах сигналов и помех. Благодаря разработанному методу существенно расширяется область применения весьма эффективного принципа инвариантности при решении различных радиотехнических задач. [16]
Указанные методы служат для определения полного решения задачи, что позволяет найти как поле излучения внутри среды, так и характеристики выходящего из среды излучения. Для применений теории часто необходимо знать лишь выходящее излучение. Было показано, что определение характеристик выходящего из среды излучения можно сделать непосредственно, без предварительного нахождения полного решения. Это часто значительно упрощает задачу и осуществляется либо с использованием интегрального уравнения ( 2), либо путем применения принципа инвариантности. Другой путь заключается в представлении заданного слоя как суммы двух слоев и в установлении связей между характеристиками излучения, выходящего из всей среды, и характеристиками излучения на границе двух слоев. Рассмотренные возможности используются также в теории переноса нейтронов и составляют альбедный метод. [17]
Рассмотрим задачу обнаружения сигнала на фоне гауссова шума и мешающих сигналов, например, мешающих отражений в локационных системах, межсимвольных помех при многолучевом распространении сигнала и межканальных помех в системах связи. Однако не всегда для пассивных помех справедлива гауссова аппроксимация. В ряде случаев вообще отсутствуют основания для представления пассивной помехи случайным процессом с устойчивым распределением. Поэтому представляют интерес алгоритмы обнаружения при минимальных априорных данных о пассивной помехе, когда задано только множество ее реализаций без определения на нем вероятностного распределения. Ниже рассмотрен синтез такого алгоритма на основе применения принципа инвариантности. [18]