Рекуррентное оценивание и адаптивная фильтрация

Abstract

Рассматриваются вопросы адаптивной фильтрации в условиях параметрической неопределенности помехово-сигнальной обстановки. Обсуждаются следующие схемы оценивания: метод стохастической аппроксимации, метод наименьших квадратов, максимума правдоподобия, а также минимаксное оценивание, робастное оценивание, метод рекуррентных целевых неравенств. Рассматриваются методы синтеза оптимальных фильтров (Винера-Колмогорова, Калмана-Бьюси).