Filtros gaussianos para problemas de filtrado no lineales

Desarrollamos y analizamos filtros en tiempo real y precisos para problemas de filtrado no lineales basados en distribuciones gaussianas. Presentamos la formulación sistemática de los filtros gaussianos y desarrollamos una integración numérica eficiente y precisa del filtro óptimo. También discutimos los filtros gaussianos mixtos en los cuales la densidad de probabilidad condicional se aproxima mediante la suma de distribuciones gaussianas. Se propone una nueva regla de actualización de pesos para los filtros de suma gaussiana. Nuestras pruebas numéricas demuestran que los nuevos filtros mejoran significativamente el filtro de Kalman extendido sin costo adicional, y el nuevo filtro de suma gaussiana tiene un rendimiento casi óptimo.