Новосибирск: НГТУ, 2014. — 136 с.
В пособии достаточно полно излагаются теоретические основы построения рекуррентных алгоритмов оценивания вектора состояния, получивших название фильтра Калмана.
Оригинальным является материал по построению рекуррентных алгоритмов решения плохо обусловленных систем линейных уравнений и синтез рекуррентных алгоритмов оценивания, исходя из требуемых точностных характеристик.
Особое внимание уделяется построению алгоритмов оценивания в условиях априорной неопределенности.
Предложен новый критерий для обнаружения момента расходимости фильтра Калмана и рассмотрен метод построения адаптивного фильтра Калмана.
Изложение материала сопровождается большим количеством примеров, а приводимые задания и контрольные вопросы позволяют лучше усвоить изучаемый учебный материал.
Адресовано студентам старших курсов, магистрантам, аспирантам, а также может представлять интерес для широкого круга научных сотрудников и инженеров, занимающихся вопросами идентификации, фильтрации и обработки экспериментальных данных.