Розширений фільтр Калмана: відмінності між версіями

На відміну від свого лінійного двійника, розширений фільтр Калмана ''не'' є оптимальним оцінювачем (звісно, він є оптимальним, якщо моделі як вимірювання, так і переходу стану є лінійними, і в цьому випадку розширений фільтр Калмана є ідентичним звичайному). На додачу, якщо початкова оцінка стану є невірною, або якщо процес змодельовано некоректно, фільтр може швидко розходитися внаслідок своєї лінеаризації. Іншою проблемою розширеного фільтру Калмана є те, що оціненій матриці коваріації властиво недооцінювати справжню матрицю коваріації, і відтак призводити до ризику {{Не перекладено|Узгодженість|неузгодженості||Consistency (statistics)}} у статистичному сенсі без додавання «стабілізувального шуму».

 

 

== Робастні розширені фільтри Калмана ==