¿Cuáles son buenos libros introductorios sobre los filtros de Kalman? Me gustan muchos ejemplos y técnicas prácticas, y menos teoría.
La introducción más legible para humanos con ejemplos que he encontrado hasta ahora es el Paquete de curso SIGGRAPH .
[Reposicionando un comentario de @ Vincent-Zoonekynd de Estimación en presencia de observaciones faltantes ]: Aquí hay una introducción muy simple al filtro de Kalman, para estimar la posición de un robot (piense en la posición como el parámetro que está tratando de estimar) : sites.google.com/site/udacitymirrorcs373/cs-373/unit-2 (es posible que desee omitir parte del comienzo, que es irrelevante, y verifique las conferencias anteriores y siguientes, que presentan alternativas no paramétricas al filtro de Kalman : filtro de histograma y filtro de partículas).
Filtro avanzado de Kalman, mínimos cuadrados y modelado: un manual práctico de Bruce Gibbs está abundantemente lleno de ejemplos.
Un libro que no me gusta es A Kalman Filter Primer .
Obtuve Kalman despejado después de leer 'Filtro de Kalman para principiantes con ejemplos de Matlab' de Phil Kim http://books.google.co.uk/books?id=W8u_XwAACAAJ&dq=kalman+filter+phil+kim&source=bl&ots=N-I0YhBX_U&sig = pcfeeEGHYmYDr7bockF5kSIMM_s & hl = es & sa = X & ei = ir5xUM3gM8Op0QWI8YDwDQ & ved = 0CC4Q6AEwAA El libro comienza con una idea básica como recursión, promedio móvil, filtro de paso bajo, para pasar a la implementación de Kalman. Hay ejemplos de Matlab, que puede probar usted mismo y no hay espacio para ningún método o derivación poco claro. El libro trata el filtro de Kalman desde el punto de vista práctico y todas las matemáticas quedan para libros más avanzados. Quizás después de este libro no sea un experto, pero seguramente sabrá cómo comenzar a ser un experto y cómo usar Kalman de inmediato.
El libro Una introducción al análisis de series de tiempo del espacio estatal, de Commandeur y Koopman, es pequeño y bastante legible. Utiliza Ssfpack y STAMP para implementar cosas, lo que me dificultó la transferencia del conocimiento.