Filtrado de Kalman y parametrización del espacio

1. Cómo usar el filtro Kalman para estimar los parámetros?
2. ¿Qué es la técnica de filtrado de Kalman??
3. ¿Es el UKF siempre mejor que EKF??
4. ¿Qué minimiza el filtro Kalman??

Cómo usar el filtro Kalman para estimar los parámetros?

El filtro Kalman necesita el F, H, Q (la matriz de covarianza de V) y R (la matriz de covarianza de W), así como ξ1 como el estado inicial y el P1 correspondiente (el error medio cuadrado de ξ1) para iniciar la recursión. Sin embargo, estos parámetros generalmente deben estimarse mediante métodos numéricos.

¿Qué es la técnica de filtrado de Kalman??

El filtro Kalman es un estimador óptimo eficiente (un conjunto de ecuaciones matemáticas) que proporciona una metodología computacional recursiva para estimar el estado de un proceso controlado por datos discretos de las mediciones que son típicamente ruidosas, al tiempo que proporciona una estimación de la incertidumbre de las estimaciones.

¿Es el UKF siempre mejor que EKF??

En la prueba, UKF produce una precisión igual o ligeramente mejor en la estimación estatal en comparación con EKF. La razón es que el modelo de error modera la no linealidad del modelo de espacio de estado. El resultado estimado de UKF está más cerca de las mediciones que la de EKF, incluso si las mediciones están contaminadas.

¿Qué minimiza el filtro Kalman??

Si todo el ruido es gaussiano, el filtro Kalman minimiza el error cuadrado medio de los parámetros estimados.