Straipsnyje nagrinėjamas proceso, aprašomo autoregresijos-slenkančio vidurkio (ARMA) modeliu (l)-(8) būsenų įvertinimo, taikant lygiagrečių Kalmano filtrų banką uždavinys. Įrodyta teorema teigia, kad prieš optimizuojant būsenų įvertinimo procesą galima nežinomas filtravimo paklaidos funkcijos (23) reikšmes pakeist atkurtų įėjimų dispersijų funkcijos (24) reikšmėmis. Po to nesunku spręsti ARMA modelio būsenų robastinio įvertinimo optimizavimo uždavinį, taikant sąlygą (39).
Šis darbas apsaugotas Creative Commons priskyrimo 4.0 viešąja licencija.