5.3. Адаптивный псевдоградиентный алгоритм обнаружения

         Для практического применения алгоритма обнаружения (5.9) со статистикой l(Z) в той или иной из рассмотренных в п. 5.2 форм необходимо знать параметры помех, т. е. ковариационную матрицу VY.  Однако в реальных ситуациях эта матрица обычно неизвестна, поэтому приходится применять адаптивные алгоритмы. Хорошие результаты в ряде приложений показал следующий адаптивный ПГ алгоритм.

         Будем использовать статистику решающего правила обнаружения в форме (5.18), для которой нужно построить прогнозы наблюдений в точку. Для сокращения объема вычислений возьмем квазиоптимальный линейный прогноз каждого наблюдения по совокупности нескольких ближайших к нему элементов наблюдаемого изображения, оптимизируя весовые коэффициенты этого прогноза. Такая задача оптимизации прогноза рассмотрена в п. 4.2, где был построен соответствующий ПГ алгоритм.

         Решающее правило (5.9) содержит еще одну существенную деталь – порог обнаружения, для вычисления которого также было необходимо задание параметров помех. В следующем п.5.4 описан адаптивный ПГ алгоритм определения порога, для которого задания параметров помех не требуется.