ься особливості точки на траєкторіях цілей. p> Об'єднання інформації про однієї мети, яка надходить від декількох джерел, включає операції: перетворення координат повідомлення, екстраполяцію параметрів траєкторії, ототожнення інформації. Етапами безпосередньої обробки РЛІ передує операція перетворення радіолокаційних сигналів в цифрову форму. br/>
1.2 Математичне формулювання задач обробки РЛІ
.2.1 Загальна формулювання завдань обробки
Основними завданнями обробки РЛІ є: виявлення сигналів (траєкторій), оцінка параметрів сигналів (траєкторій). Ці два завдання зводяться до однієї операції - прийняття рішення про наявність сигналу (траєкторії), про значення параметрів сигналу (траєкторії). p> Сформулюємо загалом завдання прийняття рішення.
Нехай - невідоме подія (сигнал; траєкторія; параметри сигналу, траєкторії), щодо якого необхідно прийняти рішення на основі результату спроби (пачки квантована сигналів, відмітки), що в якомусь вигляді несе інформацію про подію. Оскільки - подія випадкове для дослідника (виникає випадково), то рішення прийняте у зв'язку з її виникненням, теж випадкове. Спільне поява події та рішення характеризується спільним законом розподілу. Для безперервних величин - це спільна щільність розподілу ймовірності (,), а для дискретних - співмірна ймовірність (,). Оскільки рішення приймається на основі отриманого результату спроби, між рішенням і результатом спроби їсти цілком певна відповідність - кожному значенню відповідає конкретне:
. (1.1)
Рішення може бути вірним, якщо = , і невірним, коли?. Невірне рішення тягне за собою деякі витрати, які називаються втратами. Можна ввести кількісну міру втрат, які виражаються деякою функцією (,), яка, як правило, задається у вигляді детермінованої залежності від і. Але оскільки і є випадковими, то і втрати будуть випадковими. Тому значення функції втрат (,) в кожній спробі можна розглядати як випадкові, що описуються законами або. p> Можна обчислити математичне сподівання випадкової величини за формулами теорії ймовірності:
для безперервної випадкової величини
(1.2)
для дискретної випадкової величини
(1.3)
де - математичне сподівання функції втрат, яку називають в теорії статистичних рішень середнім ризиком.
Оскільки втрати завжди небажані, їх намагаються звести до мінімуму шляхом розробки найкращих, оптимальних, правил (алгоритмів) прийняття рішення, тобто намагаються отримати мінімальне значення середнього ризику.
Щоб отримати конкретний алгоритм обробки, необхідно задати в якому вигляді, знати і і застосовувати до виразів (1.2), (1.3) операцію визначення мінімуму. Отримані вирази для прийняття рішення (обчислення) і будуть оптимальними алгоритмами обробки, які подаються в математичній формі. Вони є оптимальними, оскільки враховують статистику випадкових подій в законах або і висловлюють ...
