ВИКОРИСТАННЯ СТІЙКИХ АЛГОРИТМІВ В ЗАДАЧІ ВИЯВЛЕННЯ РУХОМИХ ЦІЛЕЙ НА ТЛІ НЕГАУСІВСЬКИХ ЗАВАД

Радіолокаційне виявлення сигналів, що містять корисну інформацію про об’єкти спостереження, являє собою комплексний та багатофункціональний процес, що об’єднує розв’язок різних задач, однією з яких є виявлення рухомих цілей на тлі пасивних завад. ЇЇ вирішення ґрунтується на  фундаментальній ідеї, яка спирається на застосування ефекту Допплера, відповідно до чого, було розроблено методи селекції рухомих цілей, які полягають в зміні частоти сигналу, відбитого від рухомого об’єкту. Традиційні алгоритми, черезперіодного віднімання пасивних завад систем СРЦ  є ефективним, коли завади стаціонарні, проте мають недоліки, викликані завадами зі складним частотним спектром. В результаті для підвищення ефективності систем радіолокаційного виявлення було запропоновано та досліджено адаптивні алгоритми та показано їх переваги. Однак потреба в подальшому опрацюванні та удосконаленні існуючих систем та методів,залишається і досі актуальною, та  пояснюється багатьма аспектами одним з яких є  те, що системи радіолокаційного виявлення змушені функціонувати в умовах завад різної природи, що не завжди можна описати гаусівською моделлю. Таким чином, у роботі увага приділяється проблемі виявлення радіолокаційних сигналів, відбитих від рухомих цілей, на фоні завад, які описуються негаусівським розподілом, а також досліджується забезпечення стійкості алгоритму виявлення. Випадковість виникнення завади в процесі спостереження, дозволяє для їх математичного представлення використати авторегресійну модель, що генерується збуренням описаними моделлю Лапласа. В результаті виконується синтез локально-оптимального вирішального правила для виявлення сигналу відомої форми на тлі авторегресійної завади, який полягає у знаходженні максимуму відповідно до сигнального параметра  і вектора параметрів завади отриманого відношення правдоподібності, що являє собою відношення висунутих щодо отриманої вибірки гіпотез. Стійкість алгоритму виявлення забезпечується шляхом оцінки невідомих параметрів шумового процесу при застосуванні емпіричного байєсівського підходу. В процесі роботи також досліджено працездатність синтезованого алгоритму при дії негаусівських завад, що описується моделлю K-розподілу. Для розуміння ефективності запропонованого  алгоритму виявлення виконується статистичного моделювання. Результати моделювання підтверджують ефективність синтезованого робастного алгоритму перед неробастним, дієвість якого проявляються при наявності імпульсних завад із збільшенням ймовірності їх виникнення, відповідно він більш стійкий до виникнення хаотичних імпульсних завад, тоді як  не робастний  алгоритм дає значні похибки, що призводить до погіршення виявлення корисного сигналу.