Fast Kalman filter
ಆಂಟಿ ಲ್ಯಾಂಗ್ (ಜನನ 1941) ರೂಪಿಸಿದ ವೇಗದ ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ (ಎಫ್ಕೆಎಫ್), ಹೆಲ್ಮರ್ಟ್-ವೋಲ್ಫ್ ಬ್ಲಾಕಿಂಗ್ (ಎಚ್ಡಬ್ಲ್ಯುಬಿ) ವಿಧಾನದ ವಿಸ್ತರಣೆಯಾಗಿದ್ದು, ಜಿಯೋಡೆಸಿಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ನ (ಕೆಎಫ್) ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಾದ ಜಿಎನ್ಎಸ್ಎಸ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಸೆಂಟಿಮೀಟರ್ ಮಟ್ಟದ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ವಾತಾವರಣದ ಟೊಮೊಗ್ರಫಿ ಸೇರಿದಂತೆ ಭೂಮಿಯ ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರಣದ ವಿಸ್ತರಣೆಯಾಗಿದೆ. ನೈಜ-ಸಮಯದ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷ-ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರೇರಣೆ ಕಲ್ಮನ್ ಶೋಧಕಗಳು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಶೋಧಕ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ರೇಖೀಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸೂಕ್ತವಾದ ಕಲ್ಮನ್ ಶೋಧಕವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿಲ್ಲ (ಅಂದರೆ. ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ) ಕಲ್ಮನ್ರ ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ತೃಪ್ತಿಪಡಿಸದಿದ್ದರೆ. ಯಾವುದೇ ದೊಡ್ಡ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಬಹಳ ಸವಾಲಿನ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ. ಇದರರ್ಥ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕಲ್ಮನ್ ಶೋಧಕಗಳು ಸಹ ಸುಳ್ಳು ಪರಿಹಾರಗಳ ಕಡೆಗೆ ತಿರುಗಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು. ಅದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಸೂಕ್ತವಾದ ಕಲ್ಮನ್ ಶೋಧಕದ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಅದರ ದೋಷ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು, ಇವುಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು (ಉದಾ. ಮೂಲಕ MINQUE). ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವುಗಳ ನಿಖರವಾದ ಗಣನೆಯು ಸ್ವತಃ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕಲ್ಮನ್ ಶೋಧನೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬೇಡಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಎಫ್ಕೆಎಫ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವಿಧಾನವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಾದ ವೇಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆಪ್ಟಿಮಮ್ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಆ ಸ್ಥಿತಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಗೆ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದ್ದು, ದತ್ತಾಂಶದ ಕಿರಿದಾದ ವಿಂಡೋ (ಅಂದರೆ. ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆ ಅಳತೆಗಳು) ಅನ್ನು ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಕಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಭ್ರಮಿಸುವ ಉಪಗ್ರಹಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ಸೂಕ್ತವಾದ ಕಲ್ಮನ್ ಶೋಧನೆಯ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ನೆಲದ ಮೇಲೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮೂಲಕ ದತ್ತಾಂಶದ ತುಂಬಾ ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದರೆ, ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ ಅಥವಾ ಗಮನಿಸದೆ ಇರುವ ಇತರ ರಾಜ್ಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಸಹ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರಬಹುದು. ವಿಲೋಮ ಸಮಸ್ಯೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಲ್ಮನ್ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ವಿಲೋಮ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಗಣನೆಯ ಹೊರೆ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಅಳತೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಘನಕ್ಕೆ ಸರಿಸುಮಾರು ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಅಳತೆಯನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು (ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ) ಈ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಬೇರ್ಪಡಿಸಲು ಸರಳವಾದ ಪೂರ್ವ-ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ 1 ಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಯಾವುದೇ ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಈ ಪೂರ್ವ-ಶೋಧಕಕ್ಕೆ HWB ಗಣನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು. ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಅತ್ಯಂತ ಕಿರಿದಾದ ವಿಂಡೋದ ಯಾವುದೇ ಮುಂದುವರಿದ ಬಳಕೆಯು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯಲ್ಲಿ, ಇದು ಸುರಕ್ಷತಾ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಗಂಭೀರ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಅನೇಕ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ರೇಖೀಯ ಸಮೀಕರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವಿರಳವಾಗುವುದು ಅಸಾಮಾನ್ಯವೇನಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಕೆಲವು ಅಳತೆಗಳು ಕೆಲವು ಸ್ಥಿತಿ ಅಥವಾ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಸ್ಯಾಟಲೈಟ್ ಜಿಯೋಡೆಸಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ, ಎಚ್. ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಬಿ (ಮತ್ತು ಎಫ್. ಕೆ. ಎಫ್) ವಿಧಾನದ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಲೋಡ್ ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ರಾಜ್ಯದ ಒಟ್ಟು ಸಂಖ್ಯೆಯ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಶತಕೋಟಿಗಳ ಅಳತೆಗಳಿಗೆ ಅಲ್ಲ. ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಪರಿಹಾರ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ಗೆ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶದ ನಿರಂತರ ಸಮ್ಮಿಳನ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದರ ಅತ್ಯುತ್ತಮತೆ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಎಲ್ಲಾ ಅಳತೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಂದಾಜು ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ನಡುವಿನ ನಿಖರವಾದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಕೋವೇರಿಯನ್ಸ್ಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಈ ದೊಡ್ಡ ದೋಷ ಕೋವೇರಿಯನ್ಸ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮೀಕರಣಗಳ ಆಯಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ವಿಲೋಮದಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದರ ಗುಣಾಂಕ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿರಳವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಅಂದಾಜು ನಿಯತಾಂಕಗಳ ನಿಖರವಾದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು HWB (ಮತ್ತು FKF) ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು. ಇತರ ವಿರಳ-ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಕೆಲವು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಗಾಸ್ ಎಲಿಮಿನೇಷನ್ ಮೂಲಕ ಸಹ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ವೇರಿಯೇಷನಲ್ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲಸ್ ಮೇಲೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ನಂತರದ ವಿಧಾನಗಳು ಎಲ್ಲಾ ದೋಷ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಕೋವೇರಿಯನ್ಸ್ಗಳ ದೊಡ್ಡ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸರಿಸುಮಾರು ಮಾತ್ರ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಸಮ್ಮಿಳನವನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಕಲ್ಮನ್ರ ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ತೃಪ್ತಿಯಾದರೂ, ಕಲ್ಮನ್ರ ಶೋಧನೆಯ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಸ್ಥಿರತೆಯು ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗುತ್ತದೆ. ವಿವರಣೆ ಫಾಸ್ಟ್ ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ವಿರಳ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಎಚ್. ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಬಿ ವಿರಳ ರೇಖೀಯ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ವಿಲೋಮ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ (ವುಲ್ಫ್, 1978). ತಲೆಕೆಳಗಾಗಬೇಕಾದ ವಿರಳ ಗುಣಾಂಕ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಾರ್ಡರ್ಡ್ ಬ್ಲಾಕ್-ಅಥವಾ ಬ್ಯಾಂಡ್-ಡಯಾಗ್ನಲ್ (ಬಿಬಿಡಿ) ರಚನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಇದು ಬ್ಯಾಂಡ್-ಡಯಾಗ್ನಲ್ ಆಗಿದ್ದರೆ ಅದನ್ನು ಬ್ಲಾಕ್-ಡಯಾಗ್ನಲ್ ರೂಪವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು. ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ಕ್ಯಾನೊನಿಕಲ್ ಕೋರಿಲೇಷನ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ (ಜಿಸಿಸಿಎ) ಮೂಲಕ. ಹೀಗಾಗಿ ಅಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವಿಲೋಮ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬ್ಲಾಕ್ವೈಸ್ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ತಲೆಕೆಳಗಾಗಿಸಬಹುದುಃ ಫ್ರೊಬೆನಿಯಸ್ನಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಬ್ಲಾಕ್-ಅಥವಾ ಬ್ಯಾಂಡ್-ಕರ್ಣ (ಬಿಡಿ) ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ತಲೆಕೆಳಗಾಗಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು, ಷುರ್ ಪೂರಕ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಚಿಕ್ಕ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್. ಇದು ಎಫ್. ಕೆ. ಎಫ್ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಲ್ಮನ್ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಗಣನೆಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ನಿಖರತೆಗಳನ್ನು ಸಿ. ಆರ್. ರಾವ್ ಅವರ ಕನಿಷ್ಠ-ನಾರ್ಮ್ ಕ್ವಾಡ್ರಾಟಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲದ ಅಂದಾಜು (MINQUE) ಸಿದ್ಧಾಂತದಿಂದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಈ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವೇಗದ ಕಲ್ಮನ್ ಶೋಧನೆಯ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಎಫ್ಕೆಎಫ್ ವಿಧಾನವು ಸ್ಯಾಟಲೈಟ್ ಜಿಯೋಡೆಸಿಯ ಅತ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ವರ್ಚುವಲ್ ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಸ್ಟೇಷನ್ (ವಿಆರ್ಎಸ್) ರಿಯಲ್ ಟೈಮ್ ಕೈನೆಮ್ಯಾಟಿಕ್ (ಆರ್ಟಿಕೆ) ಸಮೀಕ್ಷೆ, ಮೊಬೈಲ್ ಸ್ಥಾನೀಕರಣ ಮತ್ತು ಅಲ್ಟ್ರಾ-ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಹವಾಮಾನಶಾಸ್ತ್ರ, ಭೂಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ, ಖಗೋಳಶಾಸ್ತ್ರ ಇತ್ಯಾದಿಗಳಲ್ಲಿ ಜಾಗತಿಕ ವೀಕ್ಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಗರಿಷ್ಠ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯವು ಮೊದಲ ಪ್ರಮುಖ ಅನ್ವಯಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆ (ಎನ್. ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಪಿ.) ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಈಗ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರಗಳೊಂದಿಗೆ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಹಠಾತ್ ಹೆಚ್ಚಳವು ಪ್ರಮುಖ ಅವಲೋಕನಗಳು ಕಾಣೆಯಾಗಿವೆ (ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಸಮಸ್ಯೆ) ಅಥವಾ ಹವಾಮಾನದ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಬದಲಾವಣೆ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ (ನಿಯಂತ್ರಣದ ಸಮಸ್ಯೆ) ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಉಪಗ್ರಹಗಳಿಂದ ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಭಾಗಶಃ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಈ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರಗಳ ನಡುವಿನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ವೇಗವಾದ ಮತ್ತು ದೃಢವಾದ ಸಂವೇದಕ ಸಮ್ಮಿಳನ ತಂತ್ರದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಎಫ್ಕೆಎಫ್ ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ. ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಎಫ್ಕೆಎಫ್ನ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಪ್ರಯೋಜನವು ಅಲ್ಪವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸುಧಾರಿತ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಸಂವಹನ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗ್ಯಾಜೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರದಿಂದ ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಸಾಧನಗಳು ಎಫ್ಕೆಎಫನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಬಳಕೆಗೆ ಪರಿಚಯಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಬಿಬಿಡಿ-ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಎಫ್ಕೆಎಫ್-ಸೂತ್ರಗಳು ಎಚ್ಡಬ್ಲ್ಯೂಬಿ-ಸೂತ್ರಗಳು ಎಫ್ಕೆಎಫ್ನ ದೋಷ ಕೋವೇರಿಯನ್ಸ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್-ಸೂತ್ರಗಳು ವಿಶೇಷ ಸಿಗ್ನಲ್ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಇತರ ಫಾಸ್ಟ್ ಕಲ್ಮನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ನೈಜ-ಸಮಯದ ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ಐ. ಇ. ಇ. ಇ. ಎಕ್ಸ್ಪ್ಲೋರ್ ಕಲ್ಮಾನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಪಾಕವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಫಾಸ್ಟ್ ಕಲ್ಮಾನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸುವುದು ಸಿಗ್ನಲ್ ಅಂದಾಜು ರೇಖೀಯ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು