Active parametric identification of Gaussian linear discrete system based on experiment design

В работе обобщаются ранее полученные авторские результаты и предлагаются алгоритмы активной параметрической идентификации гауссовских линейных дискретных систем на основе совместного планирования входных сигналов и начальных условий. Рассматриваются математические модели в пространстве состояний, в предположении, что подлежащие оцениванию параметры содержатся в матрицах состояния, управления, возмущения, измерения, в ковариационных матрицах шумов системы и измерений. Разработано программно-математическое обеспечение, позволяющее решать задачи активной параметрической идентификации с использованием метода максимального правдоподобия, а также прямой и двойственной градиентных процедур построения А- и D- оптимальных планов. На примере модельной структуры системы управления подводным аппаратом показана эффективность и целесообразность применения процедуры активной параметрической идентификации на основе совместного планирования входных сигналов и начальных условий.