Suavizado no causal en representación interna (RTS smoother)

Antonio Sala, UPV

Dificultad: **** ,       Relevancia: ,      Duración: 14:05

Resumen:

Este vídeo presenta el problema del suavizado no causal en representación interna y la solución Rauch-Tung-Striebel (RTS smoother). El suavizado RTS calcula la mejor predicción del estado basada en información de medidas pasadas (como Kalman) y futuras, si están disponibles. Este suavizador generaliza las ideas de filtros no causales en función de transferencia (ver comando filtfilt de Matlab, por ejemplo, o vídeo [cau]).

Se desarrolla la demostración teórica de las fórmulas RTS, que acaban siendo una iteración hacia adelante en el tiempo del filtro de Kalman causal junto con una iteración hacia atrás en el tiempo de un paso de suavizado/corrección posterior. Aunque no se mencionan explícitamente en el audio, determinadas suposiciones de independencia condicional (modelo de Markov, espacio de estado) son obviamente necesarias.

Colección completa [VER]:

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