Об'єкт дослідження - негаусові випадкові процеси і сигнали і їх статистична обробка та спектральний аналіз. Предмет дослідження - узагальнені моделі лінійного передбачення негаусових процесів, отримані на основі моментних і кумулянтних функцій та їх застосування в радіофізичних завданнях. Мета наукової роботи полягає, в вирішенні завдання створення моделей лінійного передбачення негаусових процесів для їх використання в прикладних задачах спектрального аналізу. У роботі використані методи теорії лінійних систем, різницевих лінійних рівнянь, лінійних операторів, методи статистичного моделювання, чисельні методи аналізу, прикладної аналіз випадкових процесів. Ключові слова: НЕГАУСОВІ ПРОЦЕСИ, УЗАГАЛЬНЕНІ МОДЕЛІ ЛІНІЙНОГО ПЕРЕДБАЧЕННЯ, ПІДВЕКТОРА, КОРЕЛЯЦІЙНА ФУНКЦІЯ, РІЗНИЦЕВІ ЛІНІЙНІ РІВНЯННЯ, АВТОРЕГРЕСІЯ, АСИМЕТРІЯ І ЕКСЦЕС, РЕШІТЧАСТІ ФІЛЬТРИ. Объект исследования - негауссовы случайные процессы и сигналы и их статистическая обработка и спектральный анализ. Предмет исследования - обобщенные модели линейного предсказания негауссовых процессов, полученные на основе моментных и кумулянтных функций и их применение в радиофизических задачах. Цель научной работы состоит, в решение задачи создания моделей линейного предсказания негауссовых процессов для их использования в прикладных задачах спектрального анализа. В работе использованы методы теории линейных систем, разностных линейных уравнений, линейных операторов, методы статистического моделирования, численные методы анализа, прикладной анализ случайных процессов. Ключевые слова: НЕГАУССОВЫ ПРОЦЕССЫ, ОБОБЩЕННЫЕ МОДЕЛИ ЛИНЕЙНОГО ПРЕДСКАЗАНИЯ, ПОДВЕКТОР, КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ФУНКЦИЯ, РАЗНОСТНЫЕ ЛИНЕЙНЫЕ УРАВНЕНИЯ, АВТОРЕГРЕССИЯ, АСИММЕТРИЯ И ЭКСЦЕС, РЕШЕТЧАТЫЙ ФИЛЬТР. Object of study - non-Gaussian random processes and signals and their statistical processing and spectral analysis. Subject of research - generalized linear prediction model of non-Gaussian processes derived moment and cumulant functions and their application in radio physical problems. The purpose of research is to create a solution to the problem of non-Gaussian models of linear prediction processes for their use in applications of spectral analysis. We used the methods of the theory of linear systems, differential linear equations, linear operators, statistical modeling techniques, numerical analysis methods, applied analysis of stochastic processes. Keywords: NON-GAUSSIAN PROCESSES, GENERALIZED MODEL LINEAR PREDICTION SUBVECTOR, CORRELATION FUNCTIONS, DIFFERENCE LINEAR EQUATIONS, AUTOREGRESSION, ASYMMETRY AND EXCESSES, LATTICE FILTER.
