В магистерской диссертации в рамках минимаксно-дисперсионного подхода Хьюбера к построению робастных оценок параметров локализации получено обобщение классических наименее информативных распределений, минимизирующих информацию Фишера о местоположении в широком классе оранжирующих распределений ошибок с ограниченным значением квантиля. Рассмотренная вариационная задача естественным образом вытекает из реальной задачи оценки неизвестных координат объекта, окруженного маяками с известными положениями.

In this Master Thesis in the framework of the Huber’s minimax variance approach to designing robust estimates of localization parameters, a generalization of the classical least informative distributions minimizing Fisher information for location is obtained in the wide class of ranging error distributions with a bounded quantile value. The considered variational problem set up naturally originates from the real-life problem of estimation of the unknown coordinates of an asset surrounded by the beacons with known positions.