Нормальные условно-оптимальные фильтры Пугачёва для дифференциальных стохастических систем, линейных относительно состояния

Рассматриваются вопросы аналитического синтеза нормальных условно-оптимальных фильтров Пугачёва (НФП) для обработки информации в дифференциальных негауссовских стохастических системах (СтС), линейных относительно состояния (условия Липцера–Ширяева). Особое внимание уделено синтезу НФП для СтС при условиях Липцера–Ширяева на основе аппроксимации апостериорного распределения нормальным и квазилинейным НФП, основанным на статистической линеаризации нелинейных функций, зависящих от наблюдений. Для СтС высокой размерности путем выбора структурных функций, отражающих аналитическую природу наблюдаемой системы, можно синтезировать НФП, простыми в компьютерной реализации и для работы в режиме реального времени. Изложенные алгоритмы положены в основу модуля инструментального программного обеспечения «StS-Filter». Даны тестовые примеры. Приводятся некоторые обобщения.