ПОСТРОЕНИЕ ВЫСОКОСКОРОСТНЫХ АЛГОРИТМОВ ЛОКАЛИЗАЦИИ СЛУЧАЙНЫХ ТОЧЕЧНО-ИМПУЛЬСНЫХ ИСТОЧНИКОВ С УЧЁТОМ АПРИОРНЫХ СВЕДЕНИЙ ОБ ИХ ИНТЕНСИВНОСТИ

<jats:p>Рассматриваются вопросы, связанные с построением алгоритмов, которые минимизируют время локализации неизвестного сигнального источника, обнаруживающего себя генерацией в случайные моменты времени сверхкоротких (в принципе, мгновенных) импульсов. Разыскиваемый источник случаен в двух отношениях: во-первых, неизвестно его положение в пределах поискового интервала, во-вторых, источник генерирует импульсы в случайные моменты времени. Локализация источника ведётся детекторным приёмным устройством, способным в любой момент времени произвольно менять своё окно обзора. Построены оптимальные поисковые алгоритмы для случая, когда априорная плотность вероятности распределения источника является двухуровневой кусочно-постоянной функцией. Найдены оптимальные параметры указанных алгоритмов, в том числе рассчитано математическое ожидание времени исполнения каждого из них. Доказано, что оптимальный алгоритм, учитывающий априорные сведения об интенсивности разыскиваемого источника, всегда эффективнее алгоритма, которому эта интенсивность неизвестна.</jats:p> <jats:p>This paper examines the design of algorithms that minimize the localization time of an unknown signal source that manifests itself by generating ultrashort (essentially instantaneous) pulses at random moments. The source being searched for is random in two respects: first, its position within the search interval is unknown, and second, the source generates pulses at random moments. The source is localized using a detector receiver capable of arbitrarily changing its viewing window at any moment in time. Optimal search algorithms are constructed for the case where the a priori probability density function of the source distribution is a two-level piecewise constant function. The optimal parameters of these algorithms are determined, including the expected execution time for each of them. It is proven that an optimal algorithm that takes into account a priori information about the intensity of the source being searched for is always more efficient than an algorithm for which this intensity is unknown.</jats:p>