В радиотехнических системах, например в средствах радиолокации, широкое применение получили схемы, принцип работы которых основан на оценке стохастической зависимости сигналов в различных каналах. Традиционно такие устройства реализуют защиту приемных трактов обработки от воздействия помех (активных и пассивных).
На рис.4.117. изображена схема с корреляционной обратной связью, имеющая два входа, на которые поступают сигналы одной и той же частоты с комплексными амплитудами 
) от основной и дополнительной антенн. На сумматоре формируется напряжение
В цепь корреляционной обратной связи включено устройство, обеспечивающее вычисление оценки корреляционного момента.
Последний с точностью до постоянного множителя γ используется в качестве комплексного коэффициента передачи К, подаваемого на управляемый элемент
Учитывая соотношение для 
получим
(4.63)
С другой стороны 
где r- коэффициент корреляции комплексных амплитуд сигналов 
s1s2- дисперсии сигналов.
В этом случае
При сильной обратной связи, когда 
, величина 
примет вид
Таким образом, комплексный коэффициент передачи в цепи корреляционной обратной связи содержит информацию о степени корреляции двух сигналов. Такими сигналами могут быть выходные сигналы двух частотных или поляризационных каналов обработки. При этом возможна реализация алгоритмов распознавания по корреляционному признаку.
Известно, что сигналы, отраженные от объектов с большим числом «блестящих» точек на различных частотах или в различных поляризационных каналах слабокоррелированы (r®0), в то время как сигналы от объектов с малым числом «блестящих» точек статистически зависимы. Сигналы от ДПП относятся к объектам с малым числом «блестящих точек», имеющим высокий коэффициент корреляции отраженных сигналов (r>0,94). Следовательно, корреляционный автокомпенсатор приобретает новую функцию - оценку межканального (межпериодного) коэффициента корреляции отраженных сигналов. Справедливость утверждения, что комплексный коэффициент передачи К содержит информацию о коэффициенте корреляции сигналов, подтверждена путем моделирования работы автокомпенсатора на ПЭВМ.
Результаты моделирования изображены на рис.4.118. На входе автокомпенсатора задавались сигналы, характеризующие различные объекты (с различным числом «блестящих» точек) в смеси с шумами, распределенными по нормальному закону.
Эффективность работы устройства распознавания с учетом работы автокомпенсатора и блока принятия решения оценены путем моделирования на ПЭВМ. Принятие решения реализовано с использованием нейронных сетей. Задавались сигналы с малым числом «блестящих» точек (r>0,94) и с большим числом «блестящих» точек (r < 0,94). Выявлено четкое разделение ситуаций, то есть реализовано распознавание. Результаты моделирования изображены на рис.4.119
