Методы условно-оптимальной фильтрации по сложному статистическому критерию для наблюдаемых неявных стохастических систем

Рассмотрены методы синтеза нелинейных условно-оптимальных фильтров (УОФ) по сложному статистическому критерию (ССК) для обработки информации во взаимосвязанных наблюдаемых непрерывных и дискретных неявных негауссовских стохастических системах (СтС), приводимых к явным. Дан краткий обзор работ по УОФ по среднеквадратичному критерию для явных и неявных СтС и УОФ ССК для явных систем. Представлены методы приведения для гладких и разрывных неявных функций. Разработаны точные методы синтеза УОФ ССК для приведенных дифференциальных, регрессионных и авторегрессионных уравнений. Рассмотрены две задачи по применению основных результатов к задачам непрерывной и дискретной ССК-фильтрации в случае аддитивных шумов и неявных функций, допускающих эквивалентную статистическую линеаризацию. Получены обобщения фильтров Калмана и Калмана–Бьюси. Предложены возможные обобщения точных и приближенных методов.