Математическое обеспечение субоптимальной нормальной фильтрации в стохастических системах со сложными дробно-рациональными нелинейностями

Представлено алгоритмическое и инструментальное программное обеспечение модуля StS-CFRN.Filter, входящего в библиотеку StS-Filter. Модуль позволяет синтезировать дифференциальные и дискретные нормальные субоптимальные фильтры (НСОФ) для практически важного класса стохастических систем (СтС), когда, во-первых, уравнения наблюдения не содержат пуассоновского шума, а во-вторых, коэффициент при винеровском шуме не зависит от состояния. Приведены тестовые примеры, иллюстрирующие эффективность фильтров для задач оперативной оценки надежности и безопасности технических систем.