Методы нормальной субоптимальной фильтрации в наблюдаемых неявных гауссовских стохастических системах

Разработана теория нормальных субоптимальных фильтров (НСОФ) и модифицированных НСОФ (МНСОФ) для гауссовских непрерывных и дискретных неявных стохастических систем (СтС), приводимых к явным. Предполагается, что наблюдения не влияют на объект наблюдения и описываются явными стохастическими дифференциальными и разностными уравнениями. Дан обзор работ в области субоптимального синтеза НСОФ и МНСОФ первого типа для нелинейных и квазилинейных приведенных СтС с гладкими и разрывными неявными функциями. Разработаны алгоритмы синтеза НСОФ второго типа для приведенных систем на базе обобщенных фильтров Калмана (ОФК) и Калмана–Бьюси (ОФКБ). Нормальные субоптимальные фильтры второго типа, в отличие от НСОФ первого типа, не позволяют оценивать точность фильтрации заранее. Нормальные субоптимальные фильтры и МНСОФ могут найти применение в задачах быстрой обработки информации в технических и организационно-технико-экономических системах с сосредоточенными параметрами невысокой размерности, когда постоянными времени при высших производных (разностях) можно пренебречь. Результаты допускают применение также в эредитарных системах, приводимых к дифференциальным системам (разностным). Предложены направления дальнейших исследований.