Асимптотически $\varepsilon$-оптимальная непараметрическая процедура нелинейной фильтрации стационарных последовательностей с неизвестными статистическими характеристиками

Предлагается непараметрическая процедура нелинейной фильтрации марковских стационарных в узком смысле случайных последовательностей, уравнения состояний которых и семейство конечномерных распределений неизвестны. Такая процедура строится по единственной реализации наблюдаемого процесса с сильным перемешиванием при некоторых предположениях относительно распределения помех в наблюдениях. Асимптотически, т.е. при увеличении длины реализации, качество такой процедуры отличается на произвольное $\varepsilon>0$ от оптимальной нелинейной фильтрации, которая строится при полностью известных статистических характеристиках ненаблюдаемых сигналов. Рассматриваются примеры и приводятся результаты модельного эксперимента.