Регуляризованная непараметрическая фильтрация сигнала с неизвестным распределением в нелинейной модели наблюдения

Предлагается решение задачи фильтрации полезного сигнала из смеси с помехой в нелинейной модели наблюдения в дискретном времени. В качестве такой модели рассматривается мультипликативная модель с неотрицательными сигналами и шумами. В отличие от стандартных задач фильтрации в рассматриваемом случае предполагается, что распределение и уравнение полезного сигнала не известны. Для решения задачи нелинейной фильтрации предлагается воспользоваться обобщенным уравнением оптимальной фильтрации, особенность которого состоит в том, что оптимальная оценка в нем выражается через характеристики только наблюдаемого процесса. Такой характеристикой в уравнении является логарифмическая производная условной многомерной плотности наблюдений. Решение уравнения отыскивается с применением непараметрических ядерных методов оценивания с несимметричными гамма ядерными функциями, определенными на положительной полуоси. Найдены условия сходимости ядерной оценки логарифмической производной многомерной плотности по зависимым наблюдениям, получены выражения для оптимальных параметров размытости и решена задача построения устойчивой (регуляризованной) оценки фильтрации.

Статья представлена к публикации членом редколлегии: А. П. Курдюков