Робастная фильтрация процесса в стационарной разностной стохастической системе

Разработана методика построения робастного фильтра Калмана для оценивания процесса в разностной линейной стационарной стохастической системе с неизвестной ковариационной матрицей ошибок наблюдений. Рассмотрен алгоритм построения множества допустимых ковариационных матриц по априорным статистическим данным. Предложен численный метод решения задачи минимаксной оптимизации общего вида, на основе которого разработан итерационный алгоритм для вычисления параметров робастного фильтра и доказана его сходимость. Приведены результаты численных экспериментов.

Статья представлена к публикации членом редколлегии: А. И. Кибзун