Книга посвящена последовательному изложению ряда разделов адаптивной фильтрации в условиях параметрической неопределенности о помехо-сигнальной обстановке. Материал книги группируется вокруг вопросов рекуррентного оценивания, при этом обсуждаются как хорошо известные схемы оценивания (метод стохастической аппроксимации, метод наименьших квадратов, метод максимума правдоподобия), так и относительно новые схемы (минимаксное оценивание, метод рекуррентных целевых неравенств, робастное оценивание). Значительное внимание уделено методам синтеза оптимапьных фильтров (фильтр Винера-Колмогорова, фильтр Калмана-Бьюси). Принятый в книге подход применим к многочисленным задачам оптимального обнаружения, обучения распознаванию образов, идентификации динамических объектов.
Книга предназначена для инженеров и научных работников в облает теоретической и прикладной кибернетики. Она может быть полезна студентам старших курсов и аспирантам, специализирующимся по математической и технической кибернетике.