Оптимальное и робастное оценивание медленно дрейфующих параметров процесса линейной регрессии

Рассматривается задача оценивания параметров линейной регрессии, дрейфующих в дискретном времени. Моделью дрейфа является последовательность с независимыми стационарными приращениями, содержащая малый параметр – дисперсию приращения. Исследуются асимптотические (по времени и малому параметру) свойства рекуррентного алгоритма псевдоградиентного типа. Определйется нижняя граница точности оценивания для произвольных оценок и устанавливаются условия ее достижимости в классе рассматриваемых алгоритмов. Приводятся условия робастности оценок.