En un filtro Kalman lineal, suponemos que el estado y el ruido de medición son ruido blanco N(0,Q) y N(0,R) respectivamente. ¿Es una práctica común probar estas hipótesis? ¿Y cuáles son las pruebas estadísticas más comunes utilizadas en este caso?
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
Iosif Pinelis
Puntos
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El filtro Kalman lineal todavía minimiza el error cuadrado medio de la estimación, incluso si el ruido es blanco no gaussiano, es sólo que en el caso gaussiano tendrá la distribución posterior completa de las estimaciones de media y covarianza solo.
Así que en la práctica no sería absolutamente necesario probar el ruido gaussiano, y tener el filtro Kalman todavía 'trabajo'.
