Algunas posibilidades y limitaciones de las técnicas de filtraje no lineal

Abstract

El filtraje no lineal es una técnica con grandes posibilidades; previsiblemente podrá utilizarse para problemas tales como el de previsión, estudio de series cronológicas y estimación de parámetros. Cabe distinguir entre las técnicas de filtraje óptimo y las de filtraje sub-óptimo. Las primeras, basadas en el seguimiento de la densidad de probabilidad condicionada por las observaciones, conducen a algoritmos que quedan limitados por el tiempo que su implementación exige. Un a línea de trabajo consiste pues en estudiar métodos que permitan disminuir el tiempo de cálculo. Las técnicas de filtraje subóptimo, más ampliamente utilizadas, conducen a algoritmos de implementación más simple. Sin embargo, la convergencia no queda asegurada como sucede en el caso óptimo. El estudio de la misma constituye otra importante línea de trabajo. En este trabajo se presentan resultados obtenidos en las direcciones citadas. De ellos se deduce que la extensión del filtraje a problemas nuevos debe realizarse con cierta prudencia.

The non-linear filtering is a procedure with important capabilities, it could be used in problems such as forecasting, cronological series studies and parameters estimation. Optimal and suboptimal filtering techniques must be distinguished. The later based on the analysis of the probability density imposed by the samples, deal with time consuming algorithms. Some work can be carried for reducing such computing time. Suboptimal filtering techniques deal with algorithms with easier implementation. However convergence is not sure, as in the optimal case. Other important work can be carried in this sense. In this paper results obtained in both directions are presented. It is concluded that the application of filtering to new problems must be made prudently.