Эффективные и робастные методы идентификации динамических стохастических систем в условиях различной априорной неопределенности

Целью исследования является решение проблемы статистической обработки и анализа квазидетерминированных и стохастических сигналов и полей при наличии случайных искажений в условиях параметрической, непараметрической и комплексной априорной неопределенности. Разработка новых методов и алгоритмов высокоточной диагностики и определения характеристик неподвижных и движущихся объектов со сложной структурой. Разработка методов синтеза радиотехнических систем, реализующих синтезированные алгоритмы. Полученные в ходе выполнения проекта теоретические результаты могут быть использованы при разработке: новой радиолокационной техники, предназначенной для высокоточной оценки морской и ледовой обстановки в районах морской добычи и транспортировки нефтегазовых ресурсов; новых связных систем, обладающих повышенной скрытностью передачи информации и помехоустойчивостью; новых радионавигационных систем (в том числе работоспособных в условиях сложной помеховой обстановки и при высокой динамичности объекта (летательного аппарата)).Применение синтезированных алгоритмов получения и обработки изображений даст возможность уверенно обнаруживать и определять информационные характеристик диагностируемых объектов, таких как толстые морские льды, айсберги и т.п., представляющие опасность для эксплуатации морских платформ и обслуживающего их транспорта. Предложенные способы и алгоритмы обработки шумовых и шумоподобных сигналов позволят проектировать высокоэффективные помехоустойчивые системы связи и мониторинга. Внедрение синтезированных алгоритмов фильтрации и обработки радионавигационных сигналов позволит получить выигрыш в точности определения координат летательного аппарата с установленной на нем комплексом предложенных радиолокационных средств не менее, чем в 2-3 раза и в помехоустойчивости не менее чем на 10-12 дБ.