Условно-минимаксный нелинейный фильтр и сигма-точечные фильтры: практический анализ и сравнение

Представлены результаты анализа и сравнения свойств двух концепций в задачах фильтрации состояний нелинейных стохастических динамических систем наблюдения с дискретным временем — сигма-точечного фильтра Калмана, основанного на дискретной аппроксимации непрерывных распределений, и условно-минимаксного нелинейного фильтра, реализующего метод условно-оптимальной фильтрации на основе имитационного моделирования. Краткое обсуждение структуры и свойств оценок и обоснований соответствующих алгоритмов сопровождается значительным объемом модельных примеров, иллюстрирующих как положительные варианты применения, так и ограничения работоспособности процедур оценивания. Простота и наглядность рассмотренных примеров (скалярные автономные регрессии в уравнении состояния и линейные наблюдения) позволяют объективно охарактеризовать рассматриваемые методики оценивания. Предлагается новая модификация нелинейного фильтра, сочетающая идеи обоих рассмотренных направлений.