Разработка методов и алгоритмов совместно оптимальной обработки сигналов с неизвестными параметрами при наличии случайных искажений

При выполнении проекта планируется развить общие методы, основанные на применении теории статистических решений, для синтеза, анализа и моделирования совместно оптимальных алгоритмов обработки следующих трех классов разрывных сверхширокополосных сигналов:1. Сверхширокополосные квазидетерминированные сигналы с неизвестными параметрами.2. Сверхширокополосные сигналы со случайной гауссовской субструктурой, статистические характеристики которой заданы с точностью до конечного числа неизвестных параметров.3. Сверхширокополосные сигналы со случайной пуассоновской субструктурой, интенсивность которой задана с точностью до конечного числа неизвестных параметров.Статистический синтез алгоритмов обработки указанных классов сверхширокополосных сигналов с неизвестными параметрами предполагается реализовать на основе последовательного применения метода максимального правдоподобия. Будут получены совместно оптимальные и условно оптимальные алгоритмы обработки сверхширокополосных сигналов с неизвестными параметрами при наличии случайных искажений. Методы анализа эффективности алгоритмов обработки сигналов, развитые к настоящему времени, позволяют при их соответствующем обобщении получить аналитические асимптотически точные выражения для характеристик синтезированных алгоритмов. Будут исследованы предельные (при неограниченном возрастании отношения сигнал/шум) характеристики алгоритмов обработки как при наличии, так и при отсутствии сингулярностей.