Во многих реальных задачах обнаружения и различения сигналов априорно неопределенными являются как форма распределения шума, так и ряд параметров сигналов и помех. Поэтому в настоящее время практическое применение находят те алгоритмы, у которых показатели качества оказываются устойчивыми к изменению сигнально-помеховой обстановки. Устойчивость алгоритма к ряду дестабилизирующих факторов может быть обеспечена на этапе синтеза. Однако в большинстве случаев на этапе синтеза алгоритма не удается обеспечить независимость средних потерь от распределения шума, вследствие чего возникает необходимость оценки устойчивости средних потерь алгоритмов в условиях непараметрической априорной неопределенности. Такую устойчивость принято называть робастностью. В настоящей работе предлагается коэффициент асимптотической робастности, с помощью которого можно оценить устойчивость асимптотических алгоритмов к изменению плотности распределения вероятностей шума. Данный коэффициент представляет собой относительную меру помехоустойчивости алгоритма при некотором распределении по сравнению с помехоустойчивостью при распределении и может быть использован для обоснования выбора алгоритма при решении конкретных задач.
Хайло Н.С., Вострецов А.Г. О количественной мере асимптотической робастности алгоритмов обнаружения и различения сигналов // Доклады АН ВШ РФ. – 2018. – № 1 (38). – C. 94–105. doi: 10.17212/1727-2769-2018-1-94-105
Khailo N.S., Vostretsov A.G. O kolichestvennoi mere asimptoticheskoi robastnosti algoritmov obnaruzheniya i razlicheniya signalov [A quantitative measure of asymptotic robustness of signal detection algorithms]. Doklady Akademii nauk vysshei shkoly Rossiiskoi Federatsii – Proceedings of the Russian higher school Academy of sciences, 2018, no. 1 (38), pp. 94–105. doi: 10.17212/1727-2769-2018-1-94-105.
