Дискретное условно-оптимальное оценивание в неявных наблюдаемых стохастических системах

Статья посвящена методам условно-оптимального (по Пугачёву) синтеза фильтров для оценивания (фильтрации, экстраполяции и интерполяции) в неявных дискретных стохастических системах (СтС), приводимых к явным путем эквивалентной гауссовской и негауссовской линеаризации. Предполагается, что наблюдения не влияют на объект наблюдения и описываются дискретными нелинейными уравнениями с некоррелированными и автокоррелированными помехами. Дан обзор работ в области синтеза условно-оптимальных фильтров и экстраполяторов (УОФ и УОЭ) для явных и неявных дискретных наблюдаемых СтС. Приведены основные модели дискретных неявных СтС и методы их эквивалентной линеаризации. Получены уравнения УОФ и УОЭ. Основное внимание уделено трем методам условно-оптимальной интерполяции: прямого действия, с фиксированной задержкой и с фиксированным интервалом. В качестве примера рассмотрены УОФ и УОЭ для авторегрессионных приведенных уравнений. Сделаны основные выводы, обсуждены примеры и направления дальнейших исследований.