ПРЕДИСЛОВИЕ


Глава 1
СТОХАСТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ (САУ)
1.1. Общие принципы построения САУ
1.2. Математическая модель САУ
1.3. Основные сведения о диффузионных марковских процессах
1.4. Теорема разделения
1.5. Оптимальное оценивание координат САУ
1.6. Нелинейная фильтрации при марковском шуме


Глава 2
ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННЫЕ СИГНАЛЫ И ШУМЫ
2.1. Пространственно-временные сигналы
2.2. Дискретное представление пространственных сигналов
2.3. Цифровое представление изображений
2.4. Модели пространственно-временных сигналов
2.5. Плотности вероятности перехода и функционалы марковских пространственно-временных сигналов


Глава 3
СИНТЕЗ ИЗМЕРИТЕЛЕЙ ПАРАМЕТРОВ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННЫХ СИГНАЛОВ
3.1. Синтез нелинейного измерителя параметров пространственно-временного сигнала при марковском и белом гауссовском фонах
3.2. Синтез нелинейного измерителя параметров пространственно-временного сигнала при немарковском фоне
3.3. Модифицированный пространственно-временной фильтр Калмана
3.4. Пеленгование точечных объектов
3.5. Обнаружение сигнала и распознавание образов



Глава 4
ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ СИГНАЛОВ В КЭСН
4.1. Преобразование пространственных сигналов в линейных системах. Обнаружение и идентификация
4.2. Нелинейное преобразование пространственных сигналов при амплитудном ограничении ТИ и ЭИ
4.3. Особенности формирования моделей радиолокационных изображений земной поверхности
4.4. Основные положения радиолокационного наблюдения
4.5. Функция неопределенности и дискриминационная характеристика оптимального измерителя параметров радиолокационного сигнала


Глава 5
КОМПЛЕКСНОЕ НАБЛЮДЕНИЕ В КЭСН
5.1. Основные положения комплексного наблюдения наземных целей
5.2. Основные положения комплексного наблюдения воздушных целей
5.3. Идентификация структурных описаний линейных признаков радиолокационных и оптических изображений
5.4. Основные положения по созданию унифицированного эталона
5.5. Комплексные КЭСН с переменной структурой


Глава 6
МЕТОДЫ РЕАЛИЗАЦИИ АЛГОРИТМОВ ОПТИМАЛЬНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННЫХ СИГНАЛОВ
6.1. Методика определения квазиоптимальных алгоритмов корреляционной обработки пространственно-временных сигналов
6.2. Квазиоптимальная корреляционная обработка изображений
6.3. Классический корреляционный алгоритм
6.4. Разностные корреляционные алгоритмы
6.5. Обобщенный фазовый метод корреляционной обработки
6.6. Корреляционная обработка с использованием сумм градиентных векторов
6.7. Корреляционно-экстремальная обработка с использованием инвариантных моментов
6.8. Корреляционно-экстремальная обработка с помощью парных функций
6.9. Алгоритмы последовательного определения сходства изображений
6.10. Корреляционный алгоритм амплитудного ранжирования
6.11. Структурные методы корреляционно-экстремальной обработки
6.12. Обработка пространственных сигналов с помощью преобразования Меллина
6.13. Последовательная иерархическая обработка
6.14. Двухуровневые корреляционные алгоритмы
6.15. Аддитивный алгоритм корреляционной обработки
6.16. Корреляционно-экстремальный способ с механической обработкой одного из изображений


Глава 7
ОСОБЕННОСТИ ПОСТРОЕНИЯ НЕКОТОРЫХ КОРРЕЛЯЦИОННО-ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ СИСТЕМ
7.1. Общие принципы построения корреляционно-экстремальных систем, использующих различные сигналы наблюдения
7.2. Радиопеленгование
7.3. Корреляционная система навигации ЛА с ненаправленным облучением наблюдаемого участка земной поверхности
7.4. Корреляционный гидролокатор
7.5. Корреляционный «лоцман»
7.6. Радиометрические корреляционно-экстремальные системы навигации и наведения
7.7. Корреляционно-экстремальные системы, работающие по геофизическим полям Земли
7.8. Некоторые зарубежные корреляционные системы навигации и наведения


Глава 8
ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
8.1. Искажение изображений
8.2. Полиномиальная оценка и перспективное преобразование
8.3. Алгоритмы выделения контурных признаков
8.4. Подготовка эталонных изображений по топографическим картам
8.5. Квантование изображений
8.6. Повышение информативности изображений
8.7. Восстановление изображений


Глава 9
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ РАБОТЫ КЭСН СЕЗОННЫХ ИЗМЕНЕНИЙ ИЗОБРАЖЕНИЙ
ПОВЕРХНОСТИ ЗЕМЛИ И ИХ НЕЛИНЕЙНЫХ ИСКАЖЕНИЙ
9.1. Условия моделирования
9.2. Оценка влияния на эффективность распознавания нелинейных преобразований сигнала наблюдения
9.3. Оценка эффективности корреляционно-экстремального метода идентификации и слежения в КЭСН при сезонных изменениях изображения
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА