Оптимальное сингулярное адаптивное наблюдение стационарных дискретных систем с оценкой начального вектора состояния

Предлагается прямой метод алгоритмического синтеза нового поколения адаптивных наблюдателей, включающих оптимальные оцениватели начального вектора состояния, идентификаторы параметров и оптимальные сингулярные (полные и вырожденные) наблюдатели текущего вектора состояния.
Входные данные для алгоритма формируются в виде матриц специальной структуры – типа Теплица и Ганкеля, что расширяет область применения метода.
Оценивание элементов вектора начального состояния неприсуще алгоритмам, порожденным теорией наблюдения Луенбергера и теорией оптимальной фильтрации Калмана, со всеми проистекающими отсюда последствиями.
В работе проанализированы свойства оптимальности, сингулярности и робастности нового класса адаптивных наблюдателей. Подчеркнута возможность ликвидации процедуры синтеза систем при заданных полюсах, порождающей дополнительные затруднения при использовании теории наблюдения Луенбергера.
Синтезированный алгоритм обладает свойствами крупноблочного и естественного параллелизма, что позволяет осуществить его программную и аппаратную интерпретацию еще и на транспьютерной основе.