Eliminación de derivas y rampas (3): filtro de Kalman no estacionario

Antonio Sala, UPV

Dificultad: **** ,       Relevancia: ,      Duración: 06:49

Resumen:

Este vídeo implementa la versión no estacionaria del filtro de Kalman disen~ado en el vídeo [rampkales]. Básicamente, excepto en los primeros 30 segundos aproximadamente, después la ganancia coincide con el filtro estacionario, como estaba previsto.

La implementación no estacionaria sólo está justificada en la práctica ante series de datos “cortas”; en la mayoría de aplicaciones el filtro estacionario es más sencillo (lineal invariante en el tiempo), y su salida es casi indistinguible del no estacionario.

El filtro no estacionario debe forzosamente usarse en situaciones donde los patrones de muestreo no sean iguales en todos los instantes (muestreo no convencional). Esa situación se discute en el ejemplo Matlab del vídeo [rampNC] sobre la misma serie de datos, requiriendo modificaciones mínimas al código aquí explicado.

Colección completa [VER]:

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