Морские информационно-управляющие системы Май 2015, № 7 | Seite 14

Математические структуры для анализа неопределенности (1) (0) четкие нечеткие (11) (01) детерминированные (10) стохастические (00) нестохастические стохастические (101) (001) (100) (000) вероятностные статистические вероятностные статистические (1001) (0001) параметрические непараметрические (10001) (00001) с привлечением функций распределения Полностью определенные структуры с привлечением выборочных значений Структуры с неопределенностью Рис. 4. Структуры неопределенностей, используемые в радиолокации Рис. 5. Примеры фрактальных и рекурсивных структур дуэльная ситуация) и  нейросетевые технологии. Совсем недавно указанную непредсказуемость связывали только с  флуктуациями  – случайными отклонениями наблюдаемых величин и  характеристик механизмов генерации сигналов от неких средних, равновесных состояний из-за наличия в  структуре исследуемых процессов большого числа степеней свободы. Сейчас для непредсказуемости установлен еще один механизм – хаос, являющийся внутренним свойством любой достаточно сложной нелинейной системы (а современные цели, особенно акторы, могут попадать под подобный статус), и не связан с действием каких-либо случайных сил. Вследствие бурного развития современной микропроцессорной техники существенно 12 Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7) повысилась эффективность компьютерного моделирования, использующего адекватные математические модели исследуемых процессов. В  качестве примера таких моделей можно привести фракталы, рекурсивные деревья (рис.  5). Результаты последних исследований фракталов открывают новые подходы к  представлению сигналов и созданию моделей, адекватно описывающих естественные физические процессы. Появилось даже направление «фрактальная радиолокация» [29]. Спектр технологий учета неопределенностей при радиолокационном наблюдении еще более разрастается, когда учитываются помехи искусственного и  естественного происхождения, да еще и при комплексном своем воздействии на РЛС.