This article examines issues related to determining the resolution in multichannel post-detector nonparametric signal detectors. We define resolution as the ability to distinguish closely spaced targets. Typically, theoretical studies examine the effectiveness of detecting a single useful signal in one of the Cell Under Test consistent with its informative parameters. However, in real systems, the number of useful signals can be large. Consequently, determining the ability to detect multiple signals is an extremely important task. This article discusses a method for determining resolution based on an analysis of the uncertainty function for Wilcoxon’s rank statistics.

При обработке и передаче больших массивов информации в информационно-измерительных системах часто используются различные методы сжатия данных. На сегодняшний день хорошо разработанными можно считать методы квазиобратимого сжатия. Такие методы широко применяются в радиотелеметрических системах, например, космических летательных аппаратов. Основным недостатком квазиобратимых методов является их неэффективность для обработки быстроменяющихся (широкополосных) сигналов. При обработке широкополосных сигналов квазиобратимое сжатие не позволяют получить приемлемый коэффициент сжатия. Это приводит к необходимости для обработки широкополосных (быстроменяющихся) сигналов разрабатывать более эффективные методы обработки, позволяющие существенно сократить избыточность передаваемых по каналам связи данных. В статье рассматриваются методы обработки данных на основе информационного пространства инверсий. Сжатие данных на основе информационного пространства инверсий позволяет производить обработку и передачу широкополосных сигналов и достигать при этом достаточных коэффициентов сжатия. Особую актуальность это приобретает при обработке нестационарных широкополосных случайных процессов в реальном темпе времени в условиях априорной неопределенности о виде функции распределения измеряемых процессов. В статье дается понятие элементарных инверсий и информационного пространства инверсий. В статье приводятся результаты исследований методов сжатия данных на основе информационного пространства инверсий.

The article is devoted to the issues of signal detection in a radio communication system. As a rule, such tasks are solved in two ways – adaptive and nonparametric. The adaptive method is to adjust the structure and parameters of the detection system in accordance with the parameters of signals and noise. Nonparametric methods are used when it is necessary to ensure that the system is insensitive to changes in the properties of signals and noise, in particular in the absence of a priori information about the probabilistic properties of the measured signals and noise. Nonparametric methods of signal detection are based on the use of nonparametric methods of statistical hypothesis testing theory. Nonparametric methods are effectively used in radio electronic systems due to the need to stabilize the frequency of false alarms with unknown noise properties. The invariant properties of nonparametric procedures are based on the independence of the statistical properties of nonparametric functions from the statistical properties of the measured signals. One of the most effective nonparametric methods is the use of ranks, which are formed as a result of ranking the input samples of the measured signal either in ascending or descending order. Ranks have many useful properties for practice and are the most suitable for the purposes of forming various statistical hypotheses. The article is devoted to the criterion of post-detector rank signal processing based on minimizing the RMS error of measuring the situation parameter. The article considers the noise immunity of this criterion in comparison with optimal rank detection methods based on the Neumann -Pearson criterion.