Implementación de filtro de partículas de hermana Python

1. ¿El filtro de partículas es un filtro bayesiano??
2. Es un filtro de partículas un kalman?
3. ¿Cómo funciona el filtro de partículas??

¿El filtro de partículas es un filtro bayesiano??

El filtro de partículas es un filtro bayesiano. Esto significa que la estimación se realiza utilizando la teoría bayesiana. La inferencia bayesiana permite estimar un estado combinando un modelo estadístico para una medición (probabilidad) con una probabilidad previa utilizando el teorema de Bayes.

Es un filtro de partículas un kalman?

Los filtros de Kalman y de partículas son algoritmos que actualizan recursivamente una estimación del estado y encuentran las innovaciones que impulsan un proceso estocástico dada una secuencia de observaciones. El filtro Kalman logra este objetivo mediante proyecciones lineales, mientras que el filtro de partículas lo hace mediante un método secuencial de Monte Carlo.

¿Cómo funciona el filtro de partículas??

En términos simples, el método de filtrado de partículas se refiere al proceso de obtención de la distribución de varianza mínima del estado al encontrar un conjunto de muestras aleatorias que se propagan en el espacio de estado para aproximar la función de densidad de probabilidad y reemplazar la operación integral con la muestra media.