Построение стохастической модели линейного экстраполятора для L-марковского фрактального процесса

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

К необходимости изучения задач экстраполяции, интерполяции и фильтрации случайных процессов и полей приводят проблемы в различных областях науки и техники. Одним из перспективных математических методов решения подобных задач является спектральное оценивание случайных процессов. В данной работе синтезирована модель линейного экстраполятора для L-марковского фрактального процесса с квазирациональным спектром. Показано, что при определённых значениях параметров квазирациональной спектральной плотности в классе L-марковских процессов существует подкласс процессов, обладающих фрактальными свойствами. Сгенерированные автором фрактальные L-марковские процессы являются персистентными с невысокой фрактальной размерностью, что свидетельствует о том, что они обладают достаточной памятью для надёжного и адекватного прогноза. Установлено, что линейный экстраполятор для L-марковского фрактального процесса определяется значениями процесса только в конечном числе точек замкнутого интервала, что представляет несомненный интерес для радиотехнических и иных приложений.

Об авторах

Л. Ю. Фадеева

Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева-КАИ

Автор, ответственный за переписку.
Email: milafadeeva@yandex.ru
SPIN-код: 4716-7200

кандидат технических наук, доцент кафедры радиоэлектронных и телекоммуникационных систем, Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева-КАИ. Область научных интересов –исследование многомерных сред с распределёнными параметрами; электродинамическое моделирование радиотехнических систем; автоматизированные системы управления, диагностики и контроля в линиях связи и антенных системах; диагностическое оборудование в радиотехнике. Автор 70 научных публикаций, двух монографий, шести патентов на изобретения. 

Россия, 420111, Казань, ул. К. Маркса, 10

Список литературы

  1. Кобенко В. Ю. Моделирование операции идентификационного сложения распределений случайных сигналов // Омский научный вестник. Сер.: Радиотехника и связь. 2012. № 2 (110). С. 304–309.
  2. Бабичева Г. А., Каргаполова Н. А., Огородников В. А. Специальные алгоритмы моделирования однородных случайных полей // Сибирский журнал вычислительной математики. 2016. Т. 19, № 2. С. 125–138. doi: 10.15372/SJNM20160201; EDN: TRTQQU.
  3. Молчан Г. М. L-марковские гауссовские поля // Доклады Академии наук СССР. 1974. Т. 215, № 5. С. 1054–1057.
  4. Вычислительные методы решения обратных задач в авиационной технике / Ю. Ф. Гортышов, П. Г. Данилаев, В. А. Костин и др.; под общ. ред. докт. физ.-мат. наук, проф. П. Г. Данилаева. Казань: Изд-во КНИТУ-КАИ, 2021. 388 с.
  5. Евдокимов Ю. К., Фадеева Л. Ю. Метод и алгоритм радиочастотного зондирования неоднородных электропроводящих структур // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2023. Т. 26, № 2. С. 94–102. doi: 10.22213/2413-1172-2023-2-94-102; EDN: NLHPMI.
  6. Потапов А. А. Фракталы в радиофизике и радиолокации: топология выборки. Монография. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Университетская книга, 2005. 848 с. EDN: QMOEFX.
  7. Chen Y. Modeling fractal structure of city-size distributions using correlation functions // PLoS ONE. 2011. Vol. 6(9). Pp. 1–9. doi: 10.1371/journal.pone.0024791.
  8. Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы: пер. с англ. М.: Институт компьютерных исследований, 2002. 656 с.
  9. Kolmogorov A. N., Fomin S. V. Introductory Real Analysis / Translated by R. A. Silverman. Prentice Hall, 2009. 403 p.
  10. Фадеева Л. Ю., Хуснутдинов М. В. Синтезирование стохастической модели прогноза фрактального L-марковского процесса // Математические методы в технологиях и технике. 2024. № 5. С. 67–70.
  11. Фадеева Л. Ю., Зиновьев К. Д. Особенности параметров спектральных плотностей L-марковских процессов и видеосигналов // Электроника, фотоника и киберфизические системы. 2024. Т. 4, № 4. С. 8–14. EDN: CDGGAF.
  12. Фадеева Л. Ю., Мальков В. А. Сравнительный анализ исследования на персистентность радиосигнала несколькими фрактальными методами // Математические методы в технологиях и технике. 2024. № 6. С. 84–87.
  13. Yaglom A. M. An Introduction to the Theory of Stationary Random Functions; revised English edition translated and edited by Richard A. Silverman. Mineola, New York, 2004. 247 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).