Изобретение относитс к области вычислительной техники, может быть использовано при пространственной об работке радиолокационных сигналов, обработке и передаче изображений, об работке сейсмических данных, гравита ционных, магнитных и температурных полей. В основу предлагаемого изобретени положен принцип, вл ющийс распространением временной Калмановской фильтрации случайных сигналов на слу чай многомерных пространственных процессов , коррел ционна функци которых разделима. Многомерна нестационарна модель измер емого пространственного процесса соответствует сис теме разностных уравнений )),(.-,n,)v{vg olO.H) ) ( V.)v(4.S)44.S)v(s.,g -x(i,,0)vW Ox.4).S) (x.S) , где x(iy, о) - граничное условие, вл ющеес случайньв4 процессом, корре лированным по оси f с известной коррел ционной функцией; и(о, iy) - граничное условие, вл ющеес 6ejuiiM случайным процессом по оси ijj с известной коррел ционной функцией; q(ij,, i) - гj.-мерный вектор-сто бец пространственног белого шума; x(i, i,() - Г5,-мерный вектор состо ний; D(i, ij) - Гу- мерный вектор сто бец порождающего вспомогательного про цесса: белый по оси Iy и коррелированный по оси ,ц ; 2(1, i) г мерный вектор-сто бец наблюдаемого про цесса; ф„(1х, i,) - r. -переходна мат рица состо ний по оси r,j(ijj, i,) - r -Гц-матрица возмущений по оси ;Ц; Ф(1, ij) - Tjj-nepexoAHaH матрица состо ний по оси i,; ; r(ij(i ij) - ГцГо-матрица возму- щений по оси Ix ; H(i, i) - r -r -матрица размерностей . Реально наблюдаемые пол обычно ограничены по крайней мере по одной из осей (напрш ер, при радиолокационных наблюдени х поле ограничено с одной стороны максимальной дальностью, а с другой стороны - полным повотором антенны), Такие пространственные процессы соответствуют модели (1). Первое уравнение системы (1) формирует из белого пространственного шума вспомогательный процесс U: коррелированный по оси 1 и белый По оси i,. Второе уравнение - процесс, коррелированный по обеим ос м. При фиксированном значении 1 система разностных уравнений (1) соответствует модели наблюдаемого процесса, положенной в основу построени фильтра Калмана-Бьюси. Целью изобретени вл етс увеличение точности (оценки измер емого процесса: ) . На чертеже показана блок-схема дискретного фильтра. Дискретный фильтр содержит сумматор 1 умножитель 2, сумматор 3, блок 4 элементов задержки, умножители 5 7 , сумматор В, умножитель 9, блок 10 элементов задержки, умножитель 11, сумматор 12, линию 13 задержки, группу умножителей 14 и сумматор 15. Предлагаемый фильтр учитьшает коррел ционные свойства измер емого процесса как по оси i, так и по оси , и при фиксировании iy дает более точную оценку, чем фильтр Капмана-Бьюси при Измерении того же процесса , причем дл этого Необходимо производить обработку пропшой оцен|КИ X (fx , {./Ц.д ,1) и последних 1 значений наблюдаемо го процесса (I,+1 Размер пол по оси i), где запись и и/x-i з5 означает оценку процесса, основанную на всех предыдущих иаб1людени х { lVinv.z(v,S)..Mb предлагаемый дискретньй фильтр описываетс системой разностных уравнений )- (х ) .(xV1 u) 3 4%.S) vS-)(4H,)p(i,,i,/vi, Л. xOxnv.)x3j(i..b) 44hiJx.J3 14bS )V(S) u(ix,) (y 4V / )(NlPOx.Vv S+)40x-S4N) (4S) l 4VS)44 pSH)-K.).(Vi/ /V.V).W ч SOx.-y.J ibhV(4n,)ixb)v /p;4ix.iv)-. (0 Ku(v.4-4,Vi)y(v.S).) ) коэффициенты фильтра, выбор которых производитс в соответствии с испол зуемым критерием оптимальности; X (1ц ij+t) - оценка состо ни динамической системы; 0{ix, i() - пространственный белый шум; H(iy, 1,+1) - матрица измерений; x 1ФЧ - матрицы переходов состо ний по ос м Ix и 1 соответственно; Z, Zj - задержка на один дис рет пространства по направлени м обработ ки 1 и 1 соответственно . Работа дискретного фильтра произ водитс в соответствии с алгоритме описанньм уравнени ми (2-7). 88 Входной наблюдаемый процесс 7 и оценка экстрапол ции измер емого про цесса через умножитель 5 поступают на первый и второй входы сумматора 1, реализующего формирование ij-процесса (уравнение 5). В соответствии с уравнением (2) с выхода сумматора 1 )процесс через умножитель 2 поступает на первый вход сумматора 3, а на второй вход - оценка экстрапол ции измер емого процесса. Оценка фильтрации с выхода сумматора 3 через блок задержки на один шаг по первому направлению фильтрации 4 поступает на выход устройства. Одновременно с выхода сумматора 1 -О -процесс поступает на линию 13 задержки по второму направлению фильтрации, содержащую I ступеней задержки с отводами, с которых зад ержанйый -процесс через соответствующие умножители группы умножителей 14 поступает на 1 -входы сумматора 15. На (1х-«-1)-й вход сумматора/15 поступает выходной процесс, при этом на выходе сумматора 15 реализуетс выражение в квадратных правой части уравнени (3). Рекурсивное уравнение (4) реализуетс последовательным соединеиием умножител 7, сумматора 8, умножител 9, блока 10 элементов задержки по второму направлению фильтрации, а также обратной св зью между выходом блока 10 элементов задержки и вторым входе сумматора 8. Оценка экстрапол ции , подаваема на вход умножител 5 и сумматора 3 в соответствии с уравнением (3), формщ)уетс на выходе сумматора 12, на первый вход которого подаетс вспомогательный процесс U с выхода блока 10 через умнолмтель,11, а на второй вход - выход сумматора 15 через умножитель 6.The invention relates to the field of computer technology, can be used in the spatial processing of radar signals, image processing and transmission, the processing of seismic data, gravitational, magnetic and temperature fields. The invention is based on the principle that the temporal Kalman filtering of random signals is distributed in the case of multidimensional spatial processes whose correlation function is separable. The model of the measured spatial process corresponds to the system of difference equations)), (.-, n,) v {vg olO.H)) (V.) v (4.S) 44.S) v (s., G -x (i ,, 0) vW Ox.4) .S) (xS), where x (iy, o) is a boundary condition that is a random process correlated along the f axis with a known correlation function; and (o, iy) is a boundary condition that is a 6ejuiiM random process along the ijj axis with a known correlation function; q (ij ,, i) is an rj.-dimensional vector-one hundred percent of spatial white noise; x (i, i, () is Г5, -dimensional vector of states; D (i, ij) is the Humeric vector of the base of the generating auxiliary process: white along the Iy axis and correlated along the axis, c; 2 (1, i) an dimensional vector-stab of the observed process; φ „(1x, i,) - r. —transition matrix of states along the r axis, j (ijj, i,) –r –Hz matrix of perturbations along the axis; C; F (1, ij) - Tjj-nepexoAHaH is the matrix of states along the axis i ;;; r (ij (i ij) is the HzH0-matrix of perturbations along the axis Ix; H (i, i) - r -r - dimension matrix. Actually observable fields are usually limited by at least one of the axes (for example, with radar observations On the one hand, the maximum range, and on the other hand, a full antenna rotation.) Such spatial processes correspond to model (1). The first equation of system (1) forms the auxiliary process U from white spatial noise: correlated along axis 1 and white along axis i The second equation is a process correlated on both axes. For a fixed value of 1, the system of difference equations (1) corresponds to the model of the observed process underlying the construction of the Kalman-Bucy filter. The aim of the invention is to increase the accuracy (estimates of the process to be measured:). The drawing shows a block diagram of a discrete filter. Discrete filter contains adder 1 multiplier 2, adder 3, block 4 delay elements, multipliers 5 7, adder B, multiplier 9, block 10 delay elements, multiplier 11, adder 12, delay line 13, group of multipliers 14 and adder 15. Suggested filter It considers the correlation properties of the process being measured both along the i axis and along the axis, and when iy is fixed, it gives a more accurate estimate than the Kapman-Bucy filter when measuring the same process, and for this it is necessary to perform a clean estimate | KI X (fx , {./Ц.д, 1) and the last 1 values of the process (I, + 1, the size of the field along the axis i), where the entry and and / xi 55 means the evaluation of the process based on all previous observations {lVinv.z (v, S) .. Mb the proposed discrete filter is described by the difference system equations) - (x). (xV1 u) 3 4% .S) vS -) (4H,) p (i ,, i, / vi, L. xOxnv.) x3j (i..b) 44hiJx.J3 14bS ) V (S) u (ix,) (y 4V /) (NlPOx.Vv S +) 40x-S4N) (4S) l 4VS) 44 pSH) -K.). (Vi / /VV).W h SOx. -yJ ibhV (4n,) ixb) v /p;4ix.iv )-. (0 Ku (v. 4–4, Vi) y (v. S).)) Filter coefficients, which are selected according to the optimality criterion used; X (1j ij + t) - assessment of the state of the dynamic system; 0 {ix, i () is spatial white noise; H (iy, 1, + 1) is the measurement matrix; x1FC — state transition matrices for axes Ix and 1, respectively; Z, Zj - delay by one space sweep in processing directions 1 and 1, respectively. The operation of a discrete filter is performed in accordance with the algorithm described by equations (2-7). 88 The input observable process 7 and the extrapolation estimate of the process being measured through multiplier 5 arrive at the first and second inputs of adder 1, which implements the formation of the ij process (Eq. 5). In accordance with equation (2), from the output of the adder 1), the process through the multiplier 2 is fed to the first input of the adder 3, and to the second input is the estimate of the extrapolation of the measured process. Evaluation of filtering from the output of the adder 3 through the delay unit one step in the first direction of filtering 4 enters the output of the device. Simultaneously from the output of the adder 1, the O process goes to the delay line 13 along the second filtering direction, which contains I delay stages with taps from which the backward process through the corresponding multipliers of the group of multipliers 14 goes to 1 inputs of the adder 15. On (1x- The "-1) -th adder / 15 input enters the output process, while the output in the adder 15 realizes the expression in the square right side of equation (3). The recursive equation (4) is realized by the serial connection of multiplier 7, adder 8, multiplier 9, block 10 of delay elements along the second filtering direction, as well as feedback between the output of block 10 of delay elements and the second input of adder 8. Evaluation of extrapolation applied to the input multiplier 5 and adder 3 in accordance with equation (3), constuction) is given at the output of adder 12, to the first input of which an auxiliary process U is fed from the output of block 10 through multiply, 11, and to the second input to the output of adder 15 through multiplier 6.