Оптимизация алгоритмов оценивания параметров стохастических систем в условиях неопределенности

Рассматривается задача оценивания параметров векторной регрессионной модели с коррелированными ошибками измерений. Предлагается общий метод оценивания, позволяющий при неполной информации о корреляционной структуре ошибок измерений получить адаптивную оценку неизвестных параметров, асимптотически не менее точную, чем наилучшая линейная несмещенная оценка. Исследуются статистические свойства предложенной оценки, приводятся результаты численных экспериментов.