Рассмотрена адаптация моментного асимптотически нормального критерия качества для решения многоальтернативных задач проверки статистических гипотез на основе использования стохастических полиномов и моментно-кумулянтного описания случайных величин. Показано, что нелинейная обработка выборочных значений и учет структуры не гауссовых помех позволяет повысить эффективность алгоритмов различения сигналов.
Розглянуто адаптацію моментного асимптотично нормального критерію якості для розв’язування багатоальтернативних задач перевірки статистичних гіпотез на основі використання стохастичних поліномів і моментно-кумулянтного опису випадкових величин. Показано, що нелінійна обробка вибіркових значень і врахування структури негаусових завад дозволяє підвищити ефективність алгоритмів розрізнення сигналів.
Adaptation of the moment asymptotically normal quality criterion for solving multialternative problems of checking statistical hypotheses based on the use of stochastic polynomials and moment-cumulant description of random values has been considered. It is shown that the nonlinear treatment of optional values and allowance for the structure of non-Gaussian noises permits increasing the efficiency of the algorithms of signals distinguishing.