RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Информатика и её применения // Архив

Информ. и её примен., 2024, том 18, выпуск 1, страницы 2–10 (Mi ia880)

Эта публикация цитируется в 2 статьях

Субоптимальная фильтрация в стохастических системах, не разрешенных относительно производных, со случайными параметрами

И. Н. Синицынab

a Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук
b Московский авиационный институт

Аннотация: Для наблюдаемых гауссовских дифференциальных стохастических систем (СтС), не разрешенных относительно производных (НРОП), со случайными параметрами в виде интегральных канонических представлений (ИКП), приводимых к дифференциальным СтС, разработано методическое обеспечение анализа точности субоптимальной фильтрации (СОФ). Представлен обзор результатов в области аналитического моделирования и СОФ, экстраполяции и идентификации. Приведены необходимые сведения из корреляционной теории скалярных и векторных многокомпонентных (МК) ИКП. Особое внимание уделено среднеквадратичной оптимальной регрессионной линеаризации, в том числе на основе МК ИКП. Представлено методическое обеспечение СОФ гауссовской дифференциальной СтС НРОП, приведенной к дифференциальной, на основе метода нормальной аппроксимации (МНА) для условных и безусловных относительно переменных случайных параметров, заданных МК ИКП. Особое внимание уделено фильтрационным уравнениям. Иллюстративный пример для одномерной системы, нелинейной относительно старшей производной и линейной относительно параметров и возмущений, иллюстрирует методику синтеза нормальной (гауссовской) СОФ (НСОФ) на основе МК ИКП.

Ключевые слова: метод нормальной аппроксимации (МНА), регрессионная линеаризация 1-го и 2-го рода, стохастический процесс, стохастическая система, не разрешенная относительно производной (СтС НРОП), субоптимальная фильтрация (СОФ).

Поступила в редакцию: 26.09.2023

DOI: 10.14357/19922264240101



© МИАН, 2024