bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИРbsuir-546Research ArticleСтатьиВЫБОР СИСТЕМЫ БАЗИСНЫХ ФУНКЦИЙ ДЛЯ АППРОКСИМАЦИИ МНОГОМЕРНЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ РЕШАЮЩЕЙ СТАТИСТИКИ БАЙЕСОВСКИХ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ КЛАССИФИКАТОРОВORTHOGONAL POLYNOMS CHOICE FOR REPRESENTATION OF A SOLVING STATISTICS MULTIDIMENSIONAL DISTRIBUTION OF BAYESIAN RADAR RECOGNITION DEVICESХраменковА. С.KhramiankouA. S.noemail@neicon.ruЯрмоликС. Н.YarmolikS. N.noemail@neicon.ruВоенная академия Республики БеларусьBelarus201503062019062329Copyright © Храменков А.С., Ярмолик С.Н., 20192019Храменков А.С., Ярмолик С.Н.Khramiankou A.S., Yarmolik S.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/546

Для аппроксимации многомерного распределения решающей статистики устройства радиолокационного распознавания в качестве весовой функции предлагается использовать оценки одномерных сечений анализируемой плотности. Приведена методика получения оценок одномерных распределений квадратичной формы, используемых в качестве весовых функций. Описан способ получения системы неклассических ортогональных полиномов по заданной весовой функции. Представлены результаты аналитического расчета условных вероятностей распознавания при использовании предложенных весовых функций для аппроксимации многомерного распределения решающей статистики и результаты, полученные с помощью математического моделирования.

For approximation of a solving statistics multivariant distribution in the radar-tracking recognition device as a weight function is used evaluations of one-dimensional cuts analyzed denseness. The deriving technique of weight function estimation is reduced. The getting method of nonclassical orthogonal polynomials system on the set weight function is described. Analytical calculation results of recognition conditional probabilities are presented at use of the offered weight function for approximation of solving statistics multivariant distribution and results getting by means of statistical modelling.

многомерная плотность вероятностивесовая функцияполиномиальная аппроксимацияхарактеристическая функцияReferencesГорелик А.Л., Барабаш Ю.Л., Кривошеев О.В. Селекция и распознавание на основе локационной информации. М., 1990.Горелик А.Л., Барабаш Ю.Л., Кривошеев О.В. Селекция и распознавание на основе локационной информации. М., 1990.Охрименко А. Основы радиолокации и радиоэлектронная борьба. Ч.1. Основы радиолокации. М., 1983.Охрименко А. Основы радиолокации и радиоэлектронная борьба. Ч.1. Основы радиолокации. М., 1983.Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М., 1989.Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М., 1989.Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. М., 1982.Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. М., 1982.Шаляпин С.В. // Электромагнитные волны и электронные системы. 2000. Т. 1. № 1. С. 12-21.Шаляпин С.В. // Электромагнитные волны и электронные системы. 2000. Т. 1. № 1. С. 12-21.Ярмолик С.Н., Шаляпин С.В. // Докл. БГУИР. 2003. Т. 1. № 3. С. 28-32.Ярмолик С.Н., Шаляпин С.В. // Докл. БГУИР. 2003. Т. 1. № 3. С. 28-32.Проскурин В.И. // Радиотехника и электроника. 1985. Т. 30. № 7. С. 1335-1340.Проскурин В.И. // Радиотехника и электроника. 1985. Т. 30. № 7. С. 1335-1340.Леховицкий Д.И., Флексер П.М., Полишко С.В. // Прикладная радиоэлектроника. 2011. Т. 10. № 4. С. 456-461.Леховицкий Д.И., Флексер П.М., Полишко С.В. // Прикладная радиоэлектроника. 2011. Т. 10. № 4. С. 456-461.Миддлтон Д. Введение в статистическую теорию связи. Т. 2. М., 1962.Миддлтон Д. Введение в статистическую теорию связи. Т. 2. М., 1962.Суетин П.К. Классические ортогональные многочлены. М., 1976.Суетин П.К. Классические ортогональные многочлены. М., 1976.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.