Нестационарный поток отказов (НПО) – это пуассоновский поток, модулированный по интенсивности стационарным случайным процессом. Потоки класса НПО, известные как потоки с двойной стохастичностью, встречаются в приложениях для описания, помимо нестационарного потока отказов радиоэлектронных средств (РЭС), ряда физических явлений в магнитосфере Земли, метеорологии и медицине. Проблемой регистрации НПО является выбор оптимального значения параметра линейного фильтра, обеспечивающего минимум суммарной среднеквадратической погрешности оценки интенсивности потока. Полученные теоретические результаты, основанные на решении уравнения Винера – Хопфа, подтвердили наличие оптимального значения параметра фильтра для широкого класса случайных процессов, модулирующих поток по интенсивности. Однако при выполнении математических процедур был использован ряд аппроксимаций трансцендентных функций, повлиявших на точность результатов, но позволивших получить решения, важные для практических приложений. В рамках исследования разработаны алгоритм и компьютерная программа моделирования реализации НПО и процедуры формирования относительной погрешности оценивания его интенсивности. Представлены результаты моделирования, совмещенные с теоретическими зависимостями, полученными для экспоненциальной функции автокорреляции модулирующего процесса.

Unsteady bounce flow is a Poisson flow modulated in intensity by a stationery random process. Flows of this class, known as double stochastic flows, are found in application for describing in addition to the unsteady flow of failures of radio electronics means, a number of physical phenomena in the Earth’s magnetosphere, meteorology and medicine. The problem of registration is the choice of the optimal value of the linear filter parameter, which provides the minimum total root-mean-square error of estimating the flow rate. The obtained theoretical results, based on solving the Wiener-Hopf education, confirmed the presence of the optimal value of the filter parameter for a wide class of random process modulating the flow in intensity. However, when performing mathematical transformations, several approximations of transcendental functions were used, which influenced the accuracy of the results, but allowed to obtain solutions important for practical applications. As part of the study, an algorithm and a computer program for stimulating the implementation of a nonstationary flow and the procedure for forming the relative error of estimating its intensity have been developed. The simulation results combined with the theoretical results, obtained for the exponential autocorrelation function of the modulating random process are presented.