для метода квадратичного программирования (пример 1) аналитиче-
ский расчет дает следующие оценки СКО:
σ
ан
(ˆ
z
1
) = 0
,
05
мВ
;
σ
ан
(ˆ
z
2
) = 0
,
04
мВ
;
σ
ан
ˆ
θ
0
1
= 0
,
05
◦
;
σ
ан
ˆ
θ
0
2
= 0
,
06
◦
.
В таблице приведена сводка основных характеристик полученных
решений, из которой видно, что решение методом
l
p
-регуляризации,
хорошо согласуется с решением, найденным методами многокрите-
риального математического программирования. Полученные оценки
СКО характеризуют точность только математических алгоритмов.
Предлагаемый метод решения задачи пеленгации показал свою эф-
фективность и лишен главного недостатка, присущего методам регу-
ляризации, — необходимости определения параметра регуляризации.
По результатам данных, приведенных в таблице, можно сделать
выводы:
1) минимальные интервальные оценки для пеленгов сигналов обес-
печивает метод сжатия области допустимых значений с функционалом
k
Az
−
u
k
2
2
в ограничениях;
2) самым быстродействующим является метод сжатия области до-
пустимых значений с функционалом
k
z
k
p
p
в ограничениях (является
более быстродействующим, чем метод
l
p
-регуляризации);
3) минимальные интервальные оценки для амплитуд сигналов дает
архимедова модель;
Сводная таблица СКО
Метод
σ
(
θ
0
1
)
,
град
σ
(
θ
0
2
)
,
град
σ
(
z
1
)
,
мВ
σ
(
z
1
)
,
мВ
Время работы
(относительные
единицы)
`
p
-регуляризация
0
,
10
0
,
13
0
,
18
0
,
22
7
Квадратичное
программирова-
ние
0
,
12
0
,
15
0
,
21
0
,
36
3
Нелинейное про-
граммирование
0
,
04
0
,
04
0
,
24
0
,
32
17
Архимедова мо-
дель
0
,
11
0
,
14
0
,
11
0
,
12
14
Модель с приори-
тетами
0
,
09
0
,
15
0
,
23
0
,
37
50
Минимизация эн-
тропии
0
,
07
0
,
12
0
,
20
2
,
33
11
98
ISSN 1812-3368. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Естественные науки”. 2008. № 4
