НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ВЕРОЯТНОСТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ

Аннотация

Современное состояние развития космической техники и технологий характеризуется стремительным ростом объемов измерительной информации, что приводит к дополнительным трудностям при ее хранении, обработке и передаче. Получаемые в ходе эксперимента данные стали составлять огромные потоки. Необходимость обработки больших потоков данных в разумные сроки привела к необходимости использования различных методов сжатия данных в системах сбора и обработки бортовой информации космических летательных аппаратов. Как правило, в спектре измеряемых параметров доминирующее положение занимают широкополосные быстроменяющиеся процессы, поэтому внедрение методов квазиобратимого сжатия данных только для медленно меняющихся процессов, во-первых, не решает проблемы совокупного сокращения объема передаваемых данных и разгрузки канала передачи данных, а во-вторых, не позволяет существенно сократить сроки экспериментальных исследований из-за отсутствия возможности оперативного использования всей измеряемой информации. Таким образом, особую актуальность приобретает задача сжатия широкополосных сигналов, которые составляют всего (10-30) % от общей номенклатуры измеряемых параметров, но загружают канал передачи на (60-80)%. Наиболее изученными сейчас являются методы квазиобратимого сжатия данных в силу их большей простоты по сравнению с необратимыми методами. Основные рекомендации можно свести к тому, что самые простые алгоритмы сжатия типа полиномов нулевого и первого порядка обеспечивают достаточно высокие коэффициенты сжатия и простоту реализации. Трудности в реализации методов необратимого сжатия существенно выше, несмотря на то, что эффективность их в смысле сокращения избыточности данных на порядок выше. Это объясняется тем, что обрабатываемые на борту данные очень часто представляют единственную реализацию нестационарных случайных процессов в условиях априорной неопределенности о виде функции распределения измеряемого процесса. Современная математическая статистика не располагает методами для оценки вероятностных характеристик таких процессов. К тому же реализация необратимых методов сжатия даже при высоких требованиях к точности получения оценок связана с большими объемами памяти вычислителя и его быстродействием. В статье раскрывается возможность обработки нестационарных случайных процессов с использованием непараметрических методов теории решений