Нормальныe условно-оптимальные фильтры и экстраполяторы Пугачёва для стохастических систем, линейных относительно состояния

Рассматривается теория аналитического синтеза непрерывных (дифференциальных) и дискретных (разностных) суб- и условно-оптимальных фильтров и экстраполяторов Пугачёва для обработки процессов в гауссовских и негауссовских стохастических системах (СтС), линейных относительно вектора состояния. Первые работы по фильтрации и экстраполяции для таких гауссовских систем были выполнены Липцером и Ширяевым, а для негауссовских — Пугачёвым и Синицыным. Приведены алгоритмы нормальных суб- и условно-оптимальных фильтров для непрерывных и дискретных систем. Представлены алгоритмы нормальных суб- и условно-оптимальных экстраполяторов. Разработанные алгоритмы положены в основу программного обеспечения (StS-Filter, 2016). Результаты допускают развитие на случай автокоррелированных шумов в наблюдениях, а также систем с мультипликативными шумами.