Новые методы и алгоритмы совместной обработки сигналов и изображений с неизвестными параметрами в перспективных радиолокационных и связных системах

На основе методов теории статистических решений исследованы оптимальные алгоритмы обнаружения (распознавания) и оценки параметров пропадающих изображений и сигналов без обычных требований их регулярности или однородности и при воздействии таких неаддитивных искажений, как параметрические, мультипликативные, аппликативные, типа свертки, смаз, селективный фединг и др. Определены структура и характеристики новых оптимальных и квазиоптимальных алгоритмов обработки пропадающих разрывных неоднородных квазидетерминированных, гауссовских и пуассоновских изображений и сигналов (в том числе перспективных сверхширокополосных квазидетерминированных сигналов, сверхширокополосных сигналов с гауссовской случайной субструктурой и сверхширокополосных сигналов с пуассоновской случайной субструктурой), найдены фундаментальные ограничения эффективности обработки, сформулированы условия отсутствия сингулярности, а также разработаны методы статистического моделирования и реализации новых оптимальных и квазиоптимальных алгоритмов обработки на базе современных информационных технологий.