The new approach to nonparametric detection of chaotic signals against a white noise with use of "nonlinear dynamic statistics"

В статье выясняются причины недостаточной эффективности энергетического подхода к обнаружению сигналов неизвестной “формы”, основанного на использовании 2-статистики. Формализуется понятие “форма” сигнала с помощь корреляционной размерности и связанной с ней BDS-статистикой. Анализируется подход к непараметрическому обнаружению хаотического сигнала на фоне белого шума с неизвестной плотностью распределения его значений с использованием BDS-статистики. Предлагаются алгоритм обнаружения хаотического сигнала, структурная схема его реализации, а также ATS-алгоритм формирования суррогатных сигналов, которые используются для эмпирической оценки отношения правдоподобия.У статті з'ясовано причини недостатньої ефективності енергетичного підходу до виявлення сигналів невідомої “форми”, заснованого на використанні2-статистики. Формалізується поняття “форма” сигналу з використанням кореляційної розмірності і пов'язаною з нею BDS-статистикою. Проаналізовано підхід до непараметричного виявлення хаотичного сигналу на тлі білого шуму з невідомою щільністю розподілу його значень з використанням BDSстатистики. Запропоновано алгоритм виявлення хаотичного сигналу, структурна схема його реалізації, а також ATSалгоритм формування сурогатних сигналів, які використовуються для емпіричної оцінки відношення правдоподібності.In paper reasons of insufficient efficiency of the energy approach to detection of signals of the unknown "shape", based on 2-statistics use are become clear. The concept "shape" of a signal about the help of correlative dimensions of a quantity and the BDS-statistics related to it is formalized. The approach to nonparametric detection of a random signal against a white noise with an unknown density function of its significances with use BDS-statistics is analyses. Algorithms of detection of a random signal, the skeleton diagrammed of its implementation, and also ATS-algorithm of shaping of substitute signals which are used for an empirical estimate of the ration of likelihood are offered

The new approach to nonparametric detection of chaotic signals against a white noise with use of "nonlinear dynamic statistics"

В статье выясняются причины недостаточной эффективности энергетического подхода к обнаружению сигналов неизвестной “формы”, основанного на использовании 2-статистики. Формализуется понятие “форма” сигнала с помощь корреляционной размерности и связанной с ней BDS-статистикой. Анализируется подход к непараметрическому обнаружению хаотического сигнала на фоне белого шума с неизвестной плотностью распределения его значений с использованием BDS-статистики. Предлагаются алгоритм обнаружения хаотического сигнала, структурная схема его реализации, а также ATS-алгоритм формирования суррогатных сигналов, которые используются для эмпирической оценки отношения правдоподобия.У статті з'ясовано причини недостатньої ефективності енергетичного підходу до виявлення сигналів невідомої “форми”, заснованого на використанні2-статистики. Формалізується поняття “форма” сигналу з використанням кореляційної розмірності і пов'язаною з нею BDS-статистикою. Проаналізовано підхід до непараметричного виявлення хаотичного сигналу на тлі білого шуму з невідомою щільністю розподілу його значень з використанням BDSстатистики. Запропоновано алгоритм виявлення хаотичного сигналу, структурна схема його реалізації, а також ATSалгоритм формування сурогатних сигналів, які використовуються для емпіричної оцінки відношення правдоподібності.In paper reasons of insufficient efficiency of the energy approach to detection of signals of the unknown "shape", based on 2-statistics use are become clear. The concept "shape" of a signal about the help of correlative dimensions of a quantity and the BDS-statistics related to it is formalized. The approach to nonparametric detection of a random signal against a white noise with an unknown density function of its significances with use BDS-statistics is analyses. Algorithms of detection of a random signal, the skeleton diagrammed of its implementation, and also ATS-algorithm of shaping of substitute signals which are used for an empirical estimate of the ration of likelihood are offered