Применение байесового подхода при разработке адаптивных мультиструктурных алгоритмов оптимальной фильтрации в условиях неизвестных интенсивностей смены структур

Рассмотрена возможность распространения методов синтеза мультиструктурных схем рекуррентной обработки информации, базирующихся на теории фильтрации разрывных многомерных марковских процессов (в предположении известности априорного распределения фазовых координат для допустимых состояний системы), в случае отсутствия достоверной информации об интенсивностях смены структур. Практические возможности полученных теоретических результатов показаны на примере синтеза адаптивных фильтров для доплеровских измерений скорости, предполагающих смену модели процесса в структуре фильтра в условиях неполноты и стохастичности данных об интенсивностях переходов.