Stärken und Schwächen der Rocket-Science:

• Kalman-Filter: Normalverteilung, für lineare Probleme

• Extended Kalman-Filter: Normalverteilung, für nichtlineare Probleme (Linearisierung mit Taylor)

• Unscented Kalman-Filter: Normalverteilung, für nichtlineare Probleme (Koordinatentransformation)

• Partikel-Filter: Jede beliebige Verteilung, für nichtlineare Probleme

Obwohl der Partikel-Filter wohl das Maß der Dinge ist, sollte man trotzdem beim Kalman-Filter anfangen. Tatsächlich erhält man schon mit einem Kalman-Filter mit konstantem Gain brauchbare Ergebnisse:

Sebastian Rocket-Science, Systemtrading Kalman-Filter, Partikel-Filter