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Gaussian Deterministic Recursive Estimator with Online Tuning Capabilities

机译：具有在线调整功能的高斯确定性递归估计器

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In this Note, an estimation technique based on a set of recursive equations was analyzed. The algorithm, named the fading Gaussian deterministic filter, is similar to the Kalman filter but no process noise is considered and a fading factor is taken into account in the cost function, whose minimization leads to the derivation of the gain matrix. A tuning technique was provided that allows the optimal sizing of the fading effect, according to which the cost function is mostly affected by recent data and less influenced by progressively earlier data. This fading behavior allows the algorithm to work despite other unknowns in the problem that are not measurement noise.
机译：在本注释中，分析了基于一组递归方程的估计技术。该算法名为衰落高斯确定性滤波器，与Kalman滤波器相似，但未考虑过程噪声，并且在成本函数中考虑了衰落因子，其最小化导致了增益矩阵的推导。提供了一种调整技术，可以使衰落效果达到最佳大小，根据该调整技术，成本函数主要受近期数据的影响，而受渐进早期数据的影响较小。尽管存在其他非测量噪声的未知问题，这种衰落行为仍使算法能够正常工作。

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