Atenção: o enunciado a seguir refere-se às quatro próximas questões.Seja um modelo dinâmico discreto unidimensional de caminhada aleatória dado por:xk = xk−1 + qk−1,qk−1 ∼ N(0,Q)yk = xk + rk, rk ∼ N(0,Q)Em que 𝑥𝑘 e 𝑦𝑘 são, respectivamente, o estado a ser estimado e a medição no tempo 𝑘. As variáveis aleatórias 𝑞𝑘 e 𝑟𝑘 possuem distribuição normal com média nula e variâncias 𝑄 e 𝑅, respectivamente, ambas iguais a 1. Assuma, ainda, que a distribuição de probabilidade do estado no tempo 𝑘 independe da distribuição de probabilidade dos estados anteriores (i.e., o sistema atende à propriedade de Markov)Em um determinado instante de tempo 𝑘−1, o estado estimado por um filtro de Kalman é dado por 2,5 e sua variância é estimada em 1,0.No instante de tempo 𝑘, obtém-se uma medição igual a 3,1. Antes de agregar a informação proveniente da medição no tempo k, a predição da variância do estado, para esse mesmo instante k, será Antes de agregar a informação proveniente da medição no tempo k, a predição da variância do estado, para esse mesmo instante k, será

Antes de agregar a informação proveniente da medição no t...

Q3372861

Antes de agregar a informação proveniente da medição no tempo $k$ , a predição da variância do estado, para esse mesmo instante $k,$ será

1,0.

1,1.

1,4.

2,0.

3,0.