Совместное использование фильтра Калмана и минимаксного фильтра в задаче оценивания параметров модели хаотического процесса

Abstract

Рассматривается задача восстановления модели хаотического процесса по единственной реализации в условиях малого числа доступных измерений. Задача оценивания параметров представлена как задача оценивания вектора состояния в модели динамической системы с переменной матрицей измерений. Исследуется возможность совместного использования алгоритмов фильтрации для уточнения множественной оценки вектора состояния. The article considers the problem of reconstruction of a random process model by a singular realization in terms of a small number of available measurements. The problem of parameters assessment is shown as the problem of assessment of state vector in the model of a dynamic system with variable matrix of measurement. The possibility of a joint use of filtration algorithm to specify multiple estimation of a state vector is studied.