Echtzeit-Filteralgorithmen

Dieses Papier präsentiert eine systematische Übersicht über die neuesten Fortschritte in nichtlinearen Filteralgorithmen, strukturiert in drei Hauptkategorien: Kalman-Methoden, Monte-Carlo-Methoden und den Yau-Yau-Algorithmus. Für jede Kategorie bieten wir eine umfassende Synthese der theoretischen Entwicklungen, algorithmischen Varianten und praktischen Anwendungen, die in den letzten Jahren entstanden sind. Wichtig ist, dass diese Übersicht sowohl kontinuierliche als auch diskrete Systemformulierungen behandelt und eine einheitliche Übersicht über Filtermethoden in verschiedenen Rahmenbedingungen bietet. Darüber hinaus zeigt unsere Analyse den transformativen Einfluss von Durchbrüchen der künstlichen Intelligenz auf das gesamte Feld der nichtlinearen Filterung, insbesondere in Bereichen wie lernbasierten Filtern, durch neuronale Netzwerke unterstützten Algorithmen und datengestützten Ansätzen.