Условно-оптимальная фильтрация в стохастических системах со случайными параметрами и не разрешенных относительно производных

Для наблюдаемых дифференциальных гауссовских стохастических систем (СтС), не разрешенных относительно производных (НРОП), со случайными параметрами в виде интегральных канонических представлений (ИКП) и приводимых к дифференциальным СтС, разработано методическое обеспечение и алгоритм условно-оптимальной фильтрации и анализа точности фильтров. Дан обзор результатов в области субоптимальных (СОФ) и условно-оптимальных фильтров (УОФ) и приведены необходимые сведения из корреляционной теории ИКП и многокомпонентных (МК) ИКП. Особое внимание уделено регрессионной линеаризации посредством МК ИКП. Представлено методическое обеспечение и базовые алгоритмы УОФ для приведенных дифференциальных СтС НРОП. Для оценки точности УОФ используются среднеквадратичные регрессионные уравнения для условных вероятностных характеристик при фиксированном векторе случайных параметров, а МК ИКП применяется для получения безусловных характеристик для случайных переменных параметров на основе МКМ. В качестве примера рассмотрен УОФ для линейной СтС НРОП с параметрическим шумом. Определены направления дальнейших исследований.