АННОТАЦИИ К СТАТЬЯМ (ЖУРНАЛ ``ИНФОРМАТИЗАЦИЯ И СВЯЗЬ`` №3, 2026)
C.H. Масаев, Г.А. Доррер, А.Н. Минкин, Т.В. Доронина, И.С. Кунин
СОЗДАНИЕ ПРОГРАММЫ ЭВМ РЕАЛИЗАЦИИ РАСЧЁТОВ КОРРЕЛЯЦИОННО-ЭКСТРЕМАЛЬНОГО МЕТОДА
Резюме: В развитии БПЛА, робототехнических комплексов, подавлении сигналов, GPS/ГЛОНАСС одним из перспективных направлений решения является использование корреляционно-экстремальных методов (КЭС) навигации, основанных на сопоставлении текущих измерений физических полей (рельефа местности, магнитного поля, гравитационного поля, радиотеплового излучения) с эталонными картами Ориентация БПЛА, роботизированных комплексов остается одним из приоритетных направлений навигации. Развитием корреляционно-экстремальными методами (КЭС) занимался В.П. Тарасенко. В статье задана формула для двух- альтернативного обнаружения с нормальным шумом. Формализована интерпретация численного моделирования, основанная на классической теории обнаружения сигналов. Семейство кривых функции качества с графика В.П. Тарасенко в статье задано функциями, как аналитическая апроксимация для решения оптимизационной задачи.
Ключевые слова: Фильтр, сигнал, обнаружение, дисперсия, Python.
S. N. Masaev, G.A. Dorrer, A.N. Minkin, T. V. Doronina, I. S. Kunin
CREATION OF A COMPUTER PROGRAM FOR IMPLEMENTING CALCULATIONS OF THE CORRELATION-EXTREME METHOD
Resume: In the development of UAVs, robotic systems, and signal suppression, GPS/GLONASS, one of the promising areas of solution is the use of correlation-extreme methods (CEM) of navigation based on the comparison of current measurements of physical fields (terrain, magnetic field, gravitational field, and thermal radiation) with reference maps of UAV orientation. V.P. Tarasenko was involved in the development of correlation-extreme methods (CEM). This article presents a formula for two-alternative signal detection with normal noise. The interpretation of numerical modeling based on classical signal detection theory is formalized. The article defines an analytical approximation function for solving an optimization problem based on a family of quality function curves from V.P. Tarasenko’s graph. The final result of root optimization based on the minimum variance condition is presented.
Keywords: Filter, signal, detection, dispersion, Python.
DOI: 10.34219/2078-8320-2026-16-3-78-83
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Масаев Сергей Николаевич – кандидат технических наук, доцент, Сибирский государственный университет науки и технологий им. Решетнева, e-mail: faberi@list.ru
Доррер Георгий Алексеевич – доктор технических наук, профессор, Сибирский государственный университет науки и технологий им. Решетнева.
Минкин Андрей Николаевич – кандидат технических наук, доцент, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации.
Доронина Татьяна Викторовна – зам. директора Института информатики и телекоммуникации, Сибирский государственный университет науки и технологий им. Решетнева.
Кунин Иван Сергеевич – студент магистратуры, Сибирский государственный университет науки и технологий
им. Решетнева.
Masaev Sergey Nikolaevich – Ph.D., Associate Professor, Reshetnev Siberian State University of Science and Technology, e-mail: faberi@list.ru
Dorrer Georgy Alekseevich – Doctor of Technical Sciences, Professor, Reshetnev Siberian State University of Science and Technology.
Minkin Andrey Nikolaevich – Ph.D., Associate Professor, Financial University under the Government of the Russian Federation.
Doronina Tatyana Viktorovna – Deputy Director of the Institute of Informatics and Telecommunications, Reshetnev Siberian State University of Science and Technology.
Kunin Ivan Sergeevich – master’s student, Reshetnev Siberian State University of Science and Technology.