§ 12.7. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
При анализе известных на практике следящих многомерных измерителей, как и в одномерном случае, удобно выделять взаимосвязанные дискриминаторы и цепи сглаживания. Дискриминационные и флюктуационные характеристики многомерных дискриминаторов, которые при I измеряемых величинах определяются в числе I и
соответственно, оказываются зависящими в общем случае от всех I параметров. При несвязанных кодировках параметров и отсутствии связи в цепях сглаживания при анализе точности вполне допустима редукция многомерной проблемы к I одномерным, что и является обоснованием результатов гл. 7—11. В общем же случае при известных характеристиках дискриминатора и заданной схеме цепей сглаживания результирующие ошибки находятся путем решения интегрально-матричных уравнений. В случае сглаживающих цепей с постоянными параметрами и стационарных измеряемых параметров расчет ошибок сравнительно прост и включает алгебраические действия над матрицами эквивалентных спектральных плотностей многомерного дискриминатора 
спектральных плотностей параметров 
матрицы крутизн дискриминатора 
и передаточной матрицы цепей сглаживания.
Как и в одномерной теории, наиболее подходящим аппаратом синтеза оптимальных многомерных измерителей является теория статистических решений. Произведен синтез оптимального измерителя любой совокупности произвольно связанных параметров с гауссовой и маркскойстатистикой при гауссовой аппроксимации многомерной функции правдоподобия Даны равноценные по качеству схемы измерителя: однопетлевая и двухпетлевая следящие схемы и неследящая схема.
Следящие варианты, практически наиболее удобные, в качестве основных элементов содержат многомерные нелинейные блоки — дискриминаторы и блоки точности и матрицу (или две матрицы) сглаживающих цепей, которые при гауссовой статистике параметров линейны. Выходные величины дискриминатора характеризуют текущие рассогласования по всем параметрам, а выходные величины блока точности — текущие точности отдельных замеров. При взаимосвязанных кодировках параметров в сигналах одновременно появляется зависимость отдельных выходных величин дискриминатора сразу от нескольких рассогласований и взаимосвязь ошибок измерений по указанным параметрам. Последняя приводит к необходимости создания специального блока точности, характеризующего текущую меру взаимосвязи ошибок. В ряде случаев, однако, от блока точности и регулировки цепей сглаживания по реализации сигнала
можно отказаться, что приводит к схемным упрощениям.
Без конкретизации природы параметров удается заметить ряд закономерностей синтеза дискриминаторов при различных статистических свойствах входных сигналов и синтеза сглаживающих цепей при различных корреляционных свойствах параметров.
Приведенные примеры синтеза совместных измерителей показывают большие выигрыши в точности измерения той или иной из измеряемых взаимосвязанных величин. В частности, при совместном измерении скорости и дальности тела с детерминированным характером движения отмечается значительный и нарастающий во времени выигрыш по скорости, при измерении же скорости и дальности маневрирующего объекта при когерентном сигнале имеется возможность получить большой выигрыш по дальности.
Однако теорию, развитую выше, нельзя назвать в какой бы то ни было мере исчерпывающей. В частности, анализ многомерных измерителей проведен в предположении отсутствия ряда важных составляющих ошибок. Совсем не рассмотрены вопросы срыва слежения в многомерных схемах, хотя принципиально аппарат исследования нелинейных случайных явлений в подобных системах может быть предложен (уравнения Фоккера — Планка).
Если перейти к вопросам синтеза, то сразу необходимо оговорить, что приведенная в гл. 12 теория с полным успехом может быть использована при синтезе измерителей координат одиночных сигналов, а также сигналов, находящихся на фоне помех произвольной (в том числе, подобной) структуры с известными параметрами.
Если же интересоваться проблемой многоцелевой радиолокации (разрешением и распознаванием сходных сигналов в процессе измерения), то приведенный выше аппарат, строго говоря, может быть использован лишь частично. По-прежнему бесспорна необходимость применения теории статистических решений (фильтрации), однако при синтезе необходимо учесть многопиковую структуру функции правдоподобия. Последняя возникает ввиду сходства сигналов, так что перестановка одноименных их параметров ведет к ситуации, «правдоподобной» почти в той же мере, что и истинная. Различные пики соответствуют всевозможным перестановкам
параметров. По мере сближения сигналов, когда возникает проблема разрешения, отдельные пики сливаются воедино, так что гауссовая аппроксимация функции правдоподобия оказывается неприменимой в принципе.
С точки зрения углубления развитой выше теории необходимо продолжить рассмотрение функционалов от параметров (в том числе, нелинейных), построить различные иные виды цепей сглаживания для интересующих практику случаев и т. п.
В заключение укажем, что результаты анализа и синтеза многомерных радиолокационных измерителей, как и результаты гл. 6, могут быть с успехом использованы в разнообразных областях техники: оптике, инфракрасной и ультразвуковой технике, связи, радиовещании, телевидении, везде, где используются сигналы — переносчики информации.
