Совместная фильтрация и распознавание нормальных процессов в стохастических системах, не разрешенных относительно производных

Разработано методическое и алгоритмическое обеспечение аналитического моделирования, оценивания и идентификации для существенно нестационарных процессов (например, ударных) в стохастических системах (СтС), не разрешенных относительно производных (НРОП). Дан обзор профильных публикаций и изучены основные классы регрессионных уравнений СТС НРОП. Основные результаты: (1) для общего вида нелинейных СтС НРОП приведены оптимальные алгоритмы совместной фильтрации и распознавания; (2) для линейных гауссовских СтС НРОП получены простые алгоритмы; (3) для СтС НРОП, линейных относительно состояния $X_t$ и нелинейных $Y_t$ наблюдений, получены соответствующие алгоритмы; (4) в случае (3) методом нормальной аппроксимации получен простой алгоритм. Приводится иллюстративный пример скалярной нелинейной гауссовской СтС НРОП. Обсуждаются возможные обобщения разработанных алгоритмов.