Ю.В. Журавлев
2
дований нет. Однако анализ качества этих сложных систем требует
разработки специальных методов расчета характеристик устойчиво-
сти и точности.
Одно из направлений — анализ асимптотических свойств про-
цессов с учетом нелинейности и нестационарности. Будем рассмат-
ривать калмановскую фильтрацию текущих измерений. Фильтр Кал-
мана является байесовым оценщиком состояния. Поэтому в качестве
априорной плотности вероятностного распределения фазового состо-
яния принимаем статистические параметры маневренных характери-
стик цели. Можно использовать целый ряд статистических моделей
маневра цели (см., например, [2]):
а)
абсолютно случайностная
. Нормальная перегрузка цели
ц
n
— это белый шум известной интенсивности
ц
.
n
N
При этом
сам маневр цели невозможно включить в подлежащий оцениванию
список фазовых координат (ввиду абсолютно случайностного харак-
тера белого шума). Апостериорная корреляционная матрица ошибок
вектора состояния окажется зависящей от
ц
;
n
N
б)
стационарно-коррелированная
. Нормальной перегрузкой цели
ц
n
служит стационарный случайный процесс с заданной функцией
корреляции, например
ц
ц
2
( )
.
T
n
n
K
e
Соответствующий формирующий фильтр
ц
ц
ц
1
2 ,
n
n
n
T
TN
на вход которого подается белый шум
интенсивности
.
N
Эту мо-
дель маневра используем в настоящей работе;
в)
предельная.
При
T
ц
ц
2
( )
,
n
n
K
т. е. нормальной перегрузкой цели является гауссова
случайная вели-
чина
с заданным математическим ожиданием и дисперсией
ц
2
n
.
Формирующий фильтр
ц
n
.
