Filtro de Kalman com Erro de Medição
O filtro de Kalman com erro de medição é um algoritmo recursivo bayesiano de espaço de estados que estima o verdadeiro estado oculto de um sistema dinâmico a partir de observações ruidosas. Ele separa explicitamente o ruído de processo (incerteza da dinâmica do sistema) do ruído de medição (incerteza da observação), propagando ambas as fontes de erro através de um ciclo de duas etapas de predição-atualização para produzir estimativas ótimas do estado filtrado e sua incerteza associada.
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Fontes
- Kalman, R. E. (1960). A new approach to linear filtering and prediction problems. Journal of Basic Engineering, 82(1), 35–45. DOI: 10.1115/1.3662552 ↗
- Durbin, J. & Koopman, S. J. (2012). Time Series Analysis by State Space Methods (2nd ed.). Oxford University Press. ISBN: 978-0199641178
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ScholarGate. (2026, June 3). Kalman Filter with Explicit Measurement Error Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/bayesian/kalman-filter-with-measurement-error
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