Лекции 2 ч в неделю, экзамен в 7 семестре 

Курс посвящен задачам восстановления неизвестных сигналов при наличии случайных воздействий. Рассматриваются как задачи отделения полезного сигнала от шума (фильтр Винера), так и задачи восстановления неизвестного состояния динамической системы при наличии случайных воздействий.(фильтр Калмана, сигма-точечный фильтр, многочастичный фильтр).

В первой части курса излагаются базовые сведения из теории случайных процессов. Затем рассматривается общая постановка задачи оценивания неизвестных параметров, а также и ее частные решения: метод наименьших квадратов, метод Уэлча оценки спектра случайного процесса, тест на белый шум.

Вторая часть курса посвящена задачам оптимальной фильтрации в линейных динамических системах. Этот раздел практически полностью посвящен фильтру Калмана и его обобщениям. Изучаются приемы синтеза фильтра Калмана, его основные свойства, проблемы практической реализации. Помимо этого рассматривается задача фильтрации Винера и задача синтеза LQG регулятора.

Последняя часть курса посвящена обзору методов нелинейной фильтрации: фильтр Байеса, последовательный метод Монте-Карло (многочастичный фильтр), сигма-точечный фильтр.