Развитие теории фильтров Пугачева для оперативной обработки информации в стохастических системах

В современной статистической информатике важное место занимают статистические методы оперативной обработки (фильтрации, экстраполяции, интерполяции и т.д.) информации в стохастических системах. Дается аналитический обзор работ и рассматриваются основные тенденции развития нелинейных условно оптимальных фильтров Пугачева. Рассматриваются фильтры Пугачева для регулярных и нерегулярных, непрерывных и дискретных, гауссовских и негауссовских стохастических систем, в том числе с автокоррелированными помехами в наблюдениях. Устанавливается связь между фильтрами Калмана и Пугачева. Обсуждаются фильтры Пугачева по различным вероятностным критериям, а также вопросы совместной условно оптимальной фильтрации и распознавания. Сформулированы направления дальнейшего развития фильтров Пугачева.