Внешняя разведка во все времена оставалась сферой особого внимания многих государств. Ее значение особо возросло в настоящее время в связи с остросюжетным характером их отношений. Появились новые формы конфликтов: сетевые и гибридные войны, масштабные террористические акты, усложнилось пространство их проведения - к традиционному морскому, сухопутному и воздушному пространствам добавилось киберпространство. Разработка инструментов внешней разведки - процесс длительный и дорогостоящий, требующий постоянного внесения дополнений и для этих целей теории случайных процессов сопряжено с одной весьма непростой проблемой. Дело в том, что классическая теория подразумевает обработку данных в условиях эквидистантных наблюдений, в то время как в реальности разведданные представляют собой потоки данных, получаемых в случайные моменты времени. Более того, может поступать случайное число данных в случайные моменты времени, и наконец, может быть и такая ситуация, когда разведданных настолько мало, что невозможно сделать какие-либо выводы по принятию решения. Для таких очень часто встречаемых условий предложены сплайновые модели различной степени сложности, позволяющие синтезировать адаптивные алгоритмы при точно известных и неизвестных моментах изменений состояния разведываемого объекта. В качестве модели потока событий используется пуассоновский процесс. Корректность алгоритмов обеспечивается математической строгостью приведенных рассуждений, приводятся результаты имитационного моделирования.

 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"