РЕКУРЕНТНЫЙ МЕТОД ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ

Рекуррентный метод обработки информации (РМОИ) позволяет получить оценку параметра после каждого испытания. Чтобы это пояснить, считаем, что выполнено измерений параметров , то есть:

,

где - измеряемый параметр;

- ошибка -го наблюдения (измерения).

По результатам оценки измеряемого параметра во время проведения наблюдения примем

.

(1)

Тогда на очередном шаге ( ) шаге измерения значение оценки

(2)

или

,

где - последнее ( )-е наблюдение.

В правую часть (2) прибавим и отнимем :

.

Обозначим ,

где - коэффициент веса.

Тогда окончательно имеем:

.

(3)

Таким образом, оценку можно получить на основании предшествующей оценки путем сложения ее с разницей между новым наблюдением и предшествующей оценкой, умноженной на коэффициент веса . В этом случае нет необходимости сохранения наблюдений, полученных на предыдущих шагах измерения, поскольку вся предшествующая информация объединена в априорной оценке .

Математическая модель рекуррентного метода обработки информации приведена на рис. 1.

Рисунок 1.

Рекуррентный алгоритм (3) связывает текущее значение оценки с ее предшествующим значением .

Разница становится показателем качества или ценности информации, какую получают на шаге наблюдения при получении . Действительно, если разница , то значение не несет новой информации по сравнению с априорной, то есть .

При с учетом весового коэффициента можно получить существенное уточнение оценки , полученный на предыдущем шаге.

Недостатком этого метода есть то, что коэффициент веса получен без использования критерия оптимальности и потому оценка является не оптимальной.