Статистический синтез алгоритмов обнаружения и оценивания радиолокационных сигналов основывается на использовании априорной информации, которая формализуется в виде математической модели. Чем полнее математическая модель отражает реальные условия (сигналы, помехи, ограничения и т. п.), тем лучше синтезированный на ее основе алгоритм проводит обработку.
Таким образом, задача создания адекватной математической модели, являясь первым этапом статистического синтеза, имеет весьма важное значение. Особенность этой задачи при обнаружении и оценивании радиолокационных сигналов, отраженных от ПРЦ, состоит в существенном усложнении реальных ситуаций, обусловленном случайным числом элементов ПРЦ и их взаимным расположением, а также требованием максимальной дальности обнаружения. Для того чтобы синтезированные алгоритмы могли быть использованы в большинстве реальных случаев, такая модель должна быть гибкой, с наибольшей степенью точности описывать широкий спектр априорных ситуаций. При этом подстройка под реальную ситуацию должна производиться заданием небольшого числа априорных параметров модели. С этой целью в главе проводится подробное исследование траекторий движения элементов ПРЦ, ее количественного состава, радиолокационных характеристик отраженных сигналов. Поскольку и реализация синтезированных алгоритмов и их анализ должны быть связаны с использованием ЭЦВМ, то дополнительное требование к математической модели состоит в возможности её записи на алгоритмических языках. Такая цифровая модель радиолокационного сигнала должна удовлетворять условиям минимальных затрат машинного времени и машинной памяти.