Кумулянтные модели и полиномиальные методы обнаружения сигналов при аддитивном взаимодействии с коррелированными негауссовыми помехами
Предложены модели и методы обработки статистически зависимых случайных величин для синтеза и анализа полиномиальных алгоритмов обнаружения сигналов на фоне негауссовых коррелированных помех при моментно-кумулянтном описании случайных процессов. Показано, что нелинейная обработка выборочных значений...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Электронное моделирование |
|---|---|
| Datum: | 2015 |
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
2015
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/101324 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Кумулянтные модели и полиномиальные методы обнаружения сигналов при аддитивном взаимодействии с коррелированными негауссовыми помехами / В.В. Палагин // Электронное моделирование. — 2015. — Т. 37, № 6. — С. 19-34. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-101324 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Палагин, В.В. 2016-06-02T14:42:00Z 2016-06-02T14:42:00Z 2015 Кумулянтные модели и полиномиальные методы обнаружения сигналов при аддитивном взаимодействии с коррелированными негауссовыми помехами / В.В. Палагин // Электронное моделирование. — 2015. — Т. 37, № 6. — С. 19-34. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. 0204-3572 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/101324 621.37:621.391 Предложены модели и методы обработки статистически зависимых случайных величин для синтеза и анализа полиномиальных алгоритмов обнаружения сигналов на фоне негауссовых коррелированных помех при моментно-кумулянтном описании случайных процессов. Показано, что нелинейная обработка выборочных значений и учет параметров негауссового распределения статистически зависимых случайных величин позволяет повысить эффективность полиномиальных решающих правил и уменьшить вероятность появления ошибок первого и второго рода по сравнению с известными результатами. Запропоновано моделі і методи обробки статистично залежних випадкових величин для синтезу і аналізу поліноміальних алгоритмів виявлення сигналів на фоні негаусових корельованих завад при моментно-кумулянтному описі випадкових процесів. Показано, що нелінійна обробка вибіркових значень і врахування параметрів негаусового розподілу статистично залежних випадкових величин дозволяє підвищити ефективність поліноміальних розв’язувальних правил і зменшити ймовірність виникнення помилок першого і другого роду в порівнянні з відомими результатами. The models and methods of processing statistically dependent random variables for the synthesis and analysis of polynomial algorithms for signals detection on the background of correlated non-Gaussian noise under the moment-cumulant description of random processes are developed. It is shown that the nonlinear processing of sample values and account of the parameters of non-Gaussian distributions of statistically dependent random variables can improve the efficiency of polynomial decision rules that is a decrease of the probability of errors of the first and second kind, as compared with well-known results. ru Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України Электронное моделирование Математическое моделирование и вычислительные методы Кумулянтные модели и полиномиальные методы обнаружения сигналов при аддитивном взаимодействии с коррелированными негауссовыми помехами Cumulant models and polynomial method signal detection under additive interaction with correlated non-gaussian noise Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Кумулянтные модели и полиномиальные методы обнаружения сигналов при аддитивном взаимодействии с коррелированными негауссовыми помехами |
| spellingShingle |
Кумулянтные модели и полиномиальные методы обнаружения сигналов при аддитивном взаимодействии с коррелированными негауссовыми помехами Палагин, В.В. Математическое моделирование и вычислительные методы |
| title_short |
Кумулянтные модели и полиномиальные методы обнаружения сигналов при аддитивном взаимодействии с коррелированными негауссовыми помехами |
| title_full |
Кумулянтные модели и полиномиальные методы обнаружения сигналов при аддитивном взаимодействии с коррелированными негауссовыми помехами |
| title_fullStr |
Кумулянтные модели и полиномиальные методы обнаружения сигналов при аддитивном взаимодействии с коррелированными негауссовыми помехами |
| title_full_unstemmed |
Кумулянтные модели и полиномиальные методы обнаружения сигналов при аддитивном взаимодействии с коррелированными негауссовыми помехами |
| title_sort |
кумулянтные модели и полиномиальные методы обнаружения сигналов при аддитивном взаимодействии с коррелированными негауссовыми помехами |
| author |
Палагин, В.В. |
| author_facet |
Палагин, В.В. |
| topic |
Математическое моделирование и вычислительные методы |
| topic_facet |
Математическое моделирование и вычислительные методы |
| publishDate |
2015 |
| language |
Russian |
| container_title |
Электронное моделирование |
| publisher |
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Cumulant models and polynomial method signal detection under additive interaction with correlated non-gaussian noise |
| description |
Предложены модели и методы обработки статистически зависимых случайных величин для синтеза и анализа полиномиальных алгоритмов обнаружения сигналов на фоне негауссовых коррелированных помех при моментно-кумулянтном описании случайных процессов. Показано, что нелинейная обработка выборочных значений и учет параметров негауссового распределения статистически зависимых случайных величин позволяет повысить эффективность полиномиальных решающих правил и уменьшить вероятность появления ошибок первого и второго рода по сравнению с известными результатами.
Запропоновано моделі і методи обробки статистично залежних випадкових величин для синтезу і аналізу поліноміальних алгоритмів виявлення сигналів на фоні негаусових корельованих завад при моментно-кумулянтному описі випадкових процесів. Показано, що нелінійна обробка вибіркових значень і врахування параметрів негаусового розподілу статистично залежних випадкових величин дозволяє підвищити ефективність поліноміальних розв’язувальних правил і зменшити ймовірність виникнення помилок першого і другого роду в порівнянні з відомими результатами.
The models and methods of processing statistically dependent random variables for the synthesis and analysis of polynomial algorithms for signals detection on the background of correlated non-Gaussian noise under the moment-cumulant description of random processes are developed. It is shown that the nonlinear processing of sample values and account of the parameters of non-Gaussian distributions of statistically dependent random variables can improve the efficiency of polynomial decision rules that is a decrease of the probability of errors of the first and second kind, as compared with well-known results.
|
| issn |
0204-3572 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/101324 |
| citation_txt |
Кумулянтные модели и полиномиальные методы обнаружения сигналов при аддитивном взаимодействии с коррелированными негауссовыми помехами / В.В. Палагин // Электронное моделирование. — 2015. — Т. 37, № 6. — С. 19-34. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. |
| work_keys_str_mv |
AT palaginvv kumulântnyemodeliipolinomialʹnyemetodyobnaruženiâsignalovpriadditivnomvzaimodeistviiskorrelirovannyminegaussovymipomehami AT palaginvv cumulantmodelsandpolynomialmethodsignaldetectionunderadditiveinteractionwithcorrelatednongaussiannoise |
| first_indexed |
2025-12-07T16:10:10Z |
| last_indexed |
2025-12-07T16:10:10Z |
| _version_ |
1850866464340312064 |