Для государства внешняя разведка во все времена являлась сферой особого внимания. Роль внешней разведки значительно возросла в наше время, когда появились новые формы межгосударственных конфликтов (сетевые и гибридные войны, масштабные террористические акты, системное вмешательство во внутренние дела другого государства и т.д.) и усложнилось пространство их проведения (к традиционным морскому, сухопутному и воздушному пространствам добавилась новая сфера - киберпространство). В связи с этим усложнились условия получения разведданных и требования к их обработке. Наибольший интерес представляет контекст проведения разведывательных операций, т.е. исследование потенциальных возможностей моделей обработки данных о финансовых транзакциях, о передвижении людских, материальных, информационных и других ресурсов с позиций теории случайных процессов. Однако классическая теория случайных процессов разрабатывалась для задач, когда наблюдения за объектом проводились через равные интервалы времени (например, урожайность, рождаемость и т.д.). Эквидистантность подразумевалась по умолчанию. Но для задач разведки такое представление наблюдаемого объекта неприемлемо, поскольку информация о нем, будучи случайной, поступает в случайные моменты времени. Назовем такие процессы рандомизированными, подчеркивая тем самым рандомизированность моментов поступления разведданных. Но есть еще одно важное обстоятельство - высокая динамика устаревания данных и ограниченность их объема. Естественно, в этом случае необходимы рекуррентные модели, учитывающие как недостаточность информации, так и ее "устаревание" в условиях рандомизированных наблюдений. Все эти моменты учтены в предлагаемых моделях, основанных на модифицированных сплайнах. Изложенные в работе модели исследованы для случаев, когда моменты появления данных известны точно, либо эти моменты по тем или иным причинам неизвестны. Построены соответствующие алгоритмы выделения трендов наблюдаемых данных, а также проанализированы статистические свойства их параметров. Приведены результаты имитационного моделирования. В данной части работы исследованы достаточно простые модели сравнительно невысокого порядка, тогда как в ч. 2 эта же задача решается путем построения модели более высокого порядка.

 Наукова періодика України 

---

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"