угломестный пеленг
β
k
. Причем надо учесть при этом не только по-
грешность выхода
y
m
m
-го элемента АС, но и погрешности
f
0
—
частоты сигналов, излучаемых пеленгуемыми ИРИ,
ϕ
k
— начальной
фазы каждого сигнала,
R
— радиуса окружности, вдоль которой рас-
положены элементы круговой антенной системы,
λ
— длины волны
сигналов ИРИ,
d
— расстояния между соседними элементами АС,
γ
i
(
i
= 1; 2;
. . .
;
M
) — углов между линией отсчета пеленгов и линией,
проведенной через центр окружности и
i
-й элемент АС (для круговой
АС) (см. рис. 1). Все они дают свой вклад в погрешности определе-
ния пеленгов. При необходимости получать точность пеленга, равную
долям градуса, необходим учет всех источников погрешности.
Рассмотрим алгоритм конфлюэнтного анализа сигналов, который
позволит учесть неопределенности всех значений, участвующих в рас-
чете.
Наиболее часто применяется пассивная схема конфлюэнтного ана-
лиза при обработке экспериментального материала (сигналов). Обо-
значим для рассматриваемого случая
х
— измеренные значения пара-
метров АС, входящие в расчет пеленгов,
ξ
— неизвестные истинные
значения параметров АС, входящие в расчет пеленгов,
у
— измерен-
ный выход
y
m
m
-го элемента АС,
η
— неизвестное точное значение
выхода
y
m
m
-го элемента АС.
Для упрощения формул будем считать, что требуется найти интер-
вальную оценку параметра
θ
функции выхода
y
m
m
-го элемента АС
η
=
f
(
ξ, θ
)
, когда точные значения функции
η
и аргумента
ξ
опре-
делить нельзя, а вместо них измеряются случайные величины
y
и
x
,
связанные с
η
и
ξ
следующим образом:
x
i
=
ξ
i
+
δ
i
;
y
i
=
η
i
+
ε
i
, i
= 1
, n,
(4)
где
δ
i
и
ε
i
— соответственно ошибки значений переменных
ξ
и функ-
ции
η
.
Пусть имеем ряд экспериментальных значений
{
x
i
} 2
X
и соот-
ветствующий ряд значений функции
{
y
i
} 2
Y
,
i
= 1
,
2
, . . . , n
;
n
≥
m
,
где
m
— число оцениваемых параметров
θ
. Будем считать, что пере-
менные
x
i
и
y
i
не являются детерминированными, но являются выбор-
ками из генеральных совокупностей
X
и
Y
с известными функциями
распределений. Переменные
x
i
=
ξ
i
+
δ
i
и
y
i
=
η
i
+
ε
i
могут быть ста-
тистически зависимыми или независимыми, коррелированными или
некоррелированными.
В основном будем иметь дело с выборками из
n
независимых
наблюдений из одного и того же распределения. Пусть
f
1
(
x
i
/θ
)
и
f
2
(
y
i
/θ
)
— соответственно плотности распределения случайных вели-
чин
x
i
и
y
i
, если
x
i
и
y
i
непрерывны, либо соответственно вероятности
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2013. № 2 7
