Машков, О. А.Мурасов, Р. К.Кравченко, Ю. В.Дахно, Н. Б.Лещенко, О. О.Труш, О. В.Mashkov, O. A.Murasov, R. K.Kravchenko, Y. V.Dakhno, N. B.Leschenko, O. A.Trush, A. V.2023-10-242023-10-242021-03-012021-03-01Optimal forecast algorithm based on compatible linear filtration and extrapolation / O. A. Mashkov, R. K. Murasov, Y. V. Kravchenko, N. B. Dakhno, O. A. Leschenko, A. V. Trush // Mathematical Modeling and Computing. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2021. — Vol 8. — No 2. — P. 157–167.https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/60390Розглянуто методи оптимальної лінійної екстраполяції траєкторії польоту літального апарату, що забезпечують мінімум середнього квадрату похибки прогнозу за різного обсягу апріорної інформації. В основу досліджень покладено канонічне розкладання векторного випадкового процесу. Визначається, що розвиток сучасних технологій тягне за собою підвищення вимог до якості та точності управління, але існуючі методи лінійної екстраполяції в зв’язку з властивими обмеженнями на випадковий процес, що описують рух літальних апаратів, не забезпечують максимальну точність прогнозу. Це робить необхідним подальший розвиток та удосконалення методів екстраполяції траєкторії літальних апаратів. Особливість розроблених методів екстраполяції траєкторії літальних апаратів полягає в тому, що дані методи в межах кореляційної моделі дозволяють повністю врахувати властивості реального випадкового процесу, що описує рух літального апарату на етапі заходу на посадку. У зв’язку з цим забезпечується максимально можлива точність лінійної екстраполяції за різноманітного стану інформаційного забезпечення. Розглянуті методи дозволяють підвищити безпеку польотів та ефективність застосування авіації. Це дає можливість розглядати нові можливості літальних апаратів та інших складних технічних систем.This work considers the methods of optimal linear extrapolation of the flight path of the aircraft, which provide a minimum of the mean square of the forecast error with different amounts of a priori information. The research is based on the canonical decomposition of a vectorial random process. It is determined that the development of modern technologies entails increasing requirements for quality and accuracy of control. However, since the existing methods of linear extrapolation do not provide for the maximum accuracy of the forecast due to the inherent constraints on the random process that describe the motion of aircraft, this necessitates a further development and improvement of methods for extrapolation of aircraft trajectories. The peculiarity of the developed methods for extrapolation of aircraft trajectory is that they allow within the correlation model to fully take into account the properties of a real random process that describes the motion of aircraft at the landing approach stage. This provides for the maximum possible accuracy of linear extrapolation with a variety of information support conditions. These methods allow improving the safety of flights and the efficiency of aviation. Accordingly, new capabilities of aircraft and other sophisticated technical systems can be further considered.157-167enканонічний розклад випадкового процесупрогнозування випадкових процесівметод спільної лінійної фільтрації та екстраполяціїоптимальний метод узгодженої екстраполяціїcanonical decomposition of random processrandom process forecastjoint linear filtration and extrapolation methodoptimal method of consistent extrapolationArticle© Національний університет “Львівська політехніка”, 202111doi.org/10.23939/mmc2021.02.157Optimal forecast algorithm based on compatible linear filtration and extrapolation / O. A. Mashkov, R. K. Murasov, Y. V. Kravchenko, N. B. Dakhno, O. A. Leschenko, A. V. Trush // Mathematical Modeling and Computing. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2021. — Vol 8. — No 2. — P. 157–167.