Contabilidade Pública

O filtro de Kalman é um método recursivo que tem sido

utilizado em certas aplicações, tais como o posicionamento

cinemático por GPS e a navegação por sistema inercial.

A modelagem funcional básica desse método é composta

por duas equações matriciais, a das observações e a do

modelo dinâmico:

Onde:

L^b

é o vetor das observações;

A é a matriz dos coeficientes;

X é o vetor das variáveis aleatórias;

X₁ é o vetor das variáveis aleatórias em um tempo t₁ ;

X₂

é o vetor das variáveis aleatórias em um tempo t₂ ;

T1/2 é a matriz de transição do tempo t₁

para o tempo t₂ ;

V é o vetor de ruídos na equação das observações e

W é o vetor de ruídos na equação do modelo dinâmico.

Considerando que E(x ), denota a esperança matemática de

uma variável x, e Cov(x ), a covariância de uma variável x, a

afirmação:

Para que se possa aplicar o filtro de Kalman, uma

das injunções iniciais é que haja independência

estatística entre os ruídos da equação das

observações e o modelo dinâmico.

significa que