Приближенные методы анализа потенциальной точности в нелинейных навигационных задачах

В обзоре применительно к задачам обработки навигационной информации излагаются приближенные методы анализа потенциальной точности оценивания при нелинейной зависимости измеряемых величин от оцениваемых параметров.
Проанализированы особенности применения классической (небайесовской) и байесовской теории оценивания в задачах обработки навигационной информации.
Рассмотрены методы нахождения нижних границ точности, устанавливаемых с использованием неравенства Рао-Крамера, которое в обзоре излагается достаточно подробно в рамках байесовского подхода.
Для специального класса нелинейных функций, ограниченных конусом или цилиндром, отыскиваются верхние границы точности.
Обсуждается связь между границами точности и решением ковариационного уравнения, соответствующего задачам фильтрации или сглаживания при линейных измерениях.
При составлении обзора использованы материалы отечественных и зарубежных работ, вышедших в основном после 1970 г.
Обзор адресован научным и инженерно-техническим работникам, занимающимся статистической обработкой навигационной информации.

Оглавление
Введение
1. Основы теории оценивания и ее применения в задачах обработки навигационной информации
1.1. Основные положения байесовского подхода
1.2. Особенности небайесовского подхода. Сравнительная характеристика двух подходов
1.3. Неравенство Рао—Крамера
1.4. Основы теории фильтрации гауссовских марковских последовательностей
1.5. Использование метода Монте-Карло при решении задач оценивания
1.6. Особенности применения теории оценивания к задачам обработки навигационной информации
1.7. Выводы
2. Приближенные методы анализа потенциальной точности, основанные на использовании неравенства Рао—Крамера
2.1. Неравенство Рао—Крамера в задачах фильтрации и сглаживания марковских последовательностей
2.2. Вычисление нижней границы при оценивании квазидетерминированных последовательностей
2.3. Вычисление нижней границы при наличии ошибок измерения зависящих от оцениваемой последовательности
2.4. Приближенные методы вычисления потенциальной точности и соответствующей нижней границы
2.5. Использование нижней границы при исследовании эффективности комплексирования различных источников информации
2.6. Выводы
3. Методы приближенного анализа потенциальной точности в задачах со специальными нелинейностями
3.1. Задание класса нелинейных функций. Вспомогательные утверждения
3.2. Вычисление верхней границы для случая нелинейностей, ограниченных конусом
3.3. Вычисление верхней границы для случая нелинейностей, ограниченных цилиндром
3.4. Выводы
Заключение
Литература