В этой книге представлено полное обсуждение фильтров Гаусса-Ньютона, включая всю необходимую теоретическую информацию. В этой книге также рассматриваются расширяющиеся и затухающие полиномиальные фильтры памяти, основанные на ортогональных полиномах Лежандра и Лагерра, и то, как они могут служить предварительными фильтрами для Гаусса-Ньютона. Особый интерес представляет новый подход к отслеживанию маневрирующих целей, который возможен благодаря фильтрам Гаусса-Ньютона. Четырнадцать тщательно созданных компьютерных программ демонстрируют использование и мощь метода Гаусса-Ньютона и полиномиальных фильтров. Два из них также включают фильтры Калмана и Сверлинга в дополнение к фильтру Гаусса-Ньютона@, все три из которых обрабатывают идентичные данные, предварительно отфильтрованные полиномиальными фильтрами. Эти две программы демонстрируют нестабильность Калмана и Сверлинга, к которой Гаусс-Ньютон невосприимчив, а также тот факт, что если попытаться предотвратить нестабильность Калмана/Сверлинга с помощью Q-матрицы, то они перестанут быть Крамегером. Рао непротиворечивы и становятся менее точными, чем всегда согласованные фильтры Гаусса-Ньютона Крамера-Рао. Автор Норман Моррисон