Удобной идеализацией реальных помех радиоприему являются марковские случайные процессы. Предыдущее рассмотрение показало, что помехи радиоприему могут быть флуктуациоиными и импульсными. Флуктуационные помехи характеризуются стационарным случайным процессом, импульсные — нестационарным. Кроме того, реальные помехи могут иметь как гауссовские, так и негауссовские законы распределения. Марковские модели позволяют охватить все эти случаи. Они могут быть использованы для рассмотрения стационарных и нестационарных процессов, а также процессов, имеющих гауссовское и негауссовское распределения. Широкий круг статистических задач, который может быть решен с использованием марковских процессов, определяется также и тем, что при определенных условиях немарковские процессы возможно описать с помощью марковских процессов.
Теория марковских случайных процессов и применение этой теории для аппроксимации радиопомех изложены в [1, 3, 4]. В § 2.7—2.9 настоящей главы рассмотрена только часто используемая модель помех, соответствующая флуктуационным помехам.
Флуктуационные помехи можно считать частным случаем марковской модели случайного процесса. Это стационарный случайный процесс с гауссовским (нормальным) распределением.