Н.: ННГУ, 1995 - 180 c.
Монография посвящена синтезу и исследованию адаптивных
(настраиваемых) фильтров в условиях дефицита априорной информации.
Для настройки фильтров используются только текущие наблюдения, тем
самым фильтруемый сигнал одновременно является обучающим. Процедуры
настройки носят рекуррентный характер. Изучаются две ситуации: 1)
когда отсутствует полное описание сигналов и 2) когда сигналы могут
быть описаны стохастическими линейно-разностными уравнениями с
неизвестными параметрами. В первом случае задается параметрический
класс фильтров и осуществляется настройка свободных параметров из
соображений получения наибольшей предельной точности фильтрации. Во
второй ситуации формируются адаптивные аналоги фильтра Калмана.
Адаптивные фильтры — это стохастические нелинейные и нестационарные
процедуры, в монографии изучаются их предельные свойства. В
частности, показывается, что по мере накопления информации
адаптивные фильтры и получаемые с их помощью оценки могут быть в
определенном смысле предельно оптимальными.