Объектом исследования – являются векторные случайные процессы и сигналы и их статистическая обработка.
Цель работы – теоретическое и экспериментальное исследование новых классов моделей случайных процессов, использование выражений для оценок статистических характеристик этих процессов, синтез моделей линейного предсказания случайных процессов в СВСП представлении, а также исследования возможностей их использования для повышения эффективности радиоэлектронных систем обработки сигналов.
Методы исследования. В работе использованы методы теории множеств, линейных систем, разностных линейных уравнений, методы статистического моделирования, прикладной анализ случайных процессов.
Основными результатами работы являются: модели случайных процессов в виде составных векторных случайных процессов, применение выражения для непараметрических и параметрических спектральных оценок для модели случайных процессов, дальнейшее развитие теории линейного предсказания классов процессов в виде составных векторных случайных процессов.

Ключевые слова: составной векторный случайный процесс, подвектор, корреляционная функция, спектральная плотность мощности, авторегрессия.


Об'єктом дослідження є векторні випадкові процеси та сигнали і їх статистична обробка.
Мета роботи - теоретичне і експериментальне дослідження нових класів моделей випадкових процесів, використання виразів для оцінок статистичних характеристик цих процесів, синтез моделей лінійного передбачення випадкових процесів у СВВП поданні, а також дослідження можливостей їх використання для підвищення ефективності радіоелектронних систем обробки сигналів.
Методи дослідження. У роботі використані методи теорії множин, лінійних систем, розносних лінійних рівнянь, методи статистичного моделювання, прикладної аналіз випадкових процесів.
Основними результатами роботи є: моделі випадкових процесів у вигляді складових векторних випадкових процесів, застосування виразів для непараметричних і параметричних спектральних оцінок для моделі випадкових процесів, подальший розвиток теорії лінійного передбачення класів процесів у вигляді складових векторних випадкових процесів.

Ключові слова: складовий векторний випадковий процес, підвектор, кореляційна функція, спектральна ЩІЛЬНІСТЬ ПОТУЖНОСТІ, авторегресія.
Object of the magister dissertation: vector random processes and signals and their statistical processing
Purpose of the work: theoretical and experimental research of new classes of models of random processes, the use of the expressions for the estimates of the statistical characteristics of these processes, the synthesis of linear prediction models of random processes in CVRP presentation, and research opportunities to use them to enhance the effectiveness of various electronic systems, statistical modeling and simulation of real processes.
Methods of the work. We used the methods of set theory, linear systems, differential linear equations, methods of statistical modeling, applied analysis of random processes.
The main results are: models of random processes as composite vector random processes, the use of expressions for the non-parametric and parametric spectral estimates for the proposed model of random processes, further development of the theory of linear prediction of classes of processes in a composite vector of random processes.Keywords: Composite vector random process, subvector, correlation function, power spectral density, autoregressions.