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Filtro de Partículas Robusto

O Filtro de Partículas Robusto é um método sequencial de Monte Carlo que rastreia estados ocultos em sistemas não lineares e não gaussianos, mantendo-se resistente a valores atípicos e à má especificação do modelo. Ele substitui a verossimilhança gaussiana padrão por uma densidade de cauda pesada ou de influência limitada, de modo que observações anômalas recebem importância reduzida e não podem desviar a estimativa de estado.

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Fontes

  1. Ristic, B., Arulampalam, S. & Gordon, N. (2004). Beyond the Kalman Filter: Particle Filters for Tracking Applications. Artech House. ISBN: 978-1580536318
  2. Hurzeler, M. & Kunsch, H. R. (1998). Monte Carlo approximations for general state-space models. Journal of Computational and Graphical Statistics, 7(2), 175-193. link

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Particle Filter. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/bayesian/robust-particle-filter

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Referenciado por

ScholarGateRobust Particle Filter (Robust Particle Filter). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/bayesian/robust-particle-filter · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026