Традиционные способы оценки вероятностных характеристик случайных процессов требуют при обработке наличия стационарных свойств и знания априорных распределений данных измерений. На практике такие требования часто не выполняются потому, что значительная часть данных измерений относится к нестационарным случайным процессам. Это относится ко многим радиотехническим системам, например, радиотелеметрическим системам космических летательных аппаратов [1], в которых для обработки данных используются, так называемые методы сжатия данных. Такие системы отличаются тем, что, как правило, в спектре измеряемых параметров доминирующее положение занимают широкополосные быстроменяющиеся процессы, поэтому внедрение методов квазиобратимого сжатия данных только для медленно меняющихся процессов, во-первых, не решает проблемы совокупного сокращения объема передаваемых данных и разгрузки канала передачи данных, а во-вторых, не позволяет существенно сократить сроки экспериментальных исследований из-за отсутствия возможности оперативного использования всей измеряемой информации. К тому же обрабатываемые на борту данные очень часто представляют единственную реализацию нестационарных случайных процессов. Современная математическая статистика не располагает методами для оценки вероятностных характеристик таких процессов. В условиях априорной неопределенности о функции распределения и ее параметрах для обработки данных измерений можно использовать непараметрические методы теории статистических решений. В статье рассмотрен метод выделения среднего значения нестационарного случайного процесса с помощью непараметрической статистики Кендалла.

Непараметрическая статистика, знаковая функция, порядковая статистика, ранговая статистика, непараметрическая гипотеза, случайный процесс, функция распределения, обобщенные инверсии.