Монография представляет собой первое систематизированное изложение теории оптимального сглаживания в нелинейных дискретных системах со случайной скачкообразной структурой и в системах с детерминированной структурой, снабженное подробными доказательствами, комментариями и примерами. Материал изложен с позиции единого методологического подхода, основанного на фундаментальных концепциях теории марковских процессов и байесовского оценивания. Полученные рекуррентные алгоритмы оптимального и приближенно-оптимального сглаживания состоят из алгоритмов прогнозирования, фильтрации и интерполяции с использованием разработанного автором метода двухмоментной параметрической аппроксимации законов распределения случайных процессов. Книга адресована научным работникам, инженерам и учащимся вузов, специализирующимся в области информационно-управляющих систем.
Доступен ознакомительный фрагмент
