Schmidt–Kalman filter
श्मिट-कालमन फ़िल्टर अवस्था अनुमान की आयामीता को कम करने के लिए कालमन फ़िल्टर का एक संशोधन है, जबकि अभी भी सहप्रसरण मैट्रिक्स और कालमन लाभ की गणना में अतिरिक्त अवस्था के प्रभावों पर विचार कर रहा है। एक सामान्य अनुप्रयोग राज्य अनुमान की आयामीता को बढ़ाए बिना संवेदक पूर्वाग्रह जैसे उपद्रव मापदंडों के प्रभावों के लिए जिम्मेदार होना है। यह सुनिश्चित करता है कि सहप्रसरण मैट्रिक्स त्रुटियों के वितरण का सटीक प्रतिनिधित्व करेगा। स्टेट स्पेस की आयामीता बढ़ाने के बजाय श्मिट-कालमैन फिल्टर का उपयोग करने का प्राथमिक लाभ कम्प्यूटेशनल जटिलता में कमी है। यह वास्तविक समय प्रणालियों में फ़िल्टरिंग के उपयोग को सक्षम कर सकता है। श्मिट-कालमैन का एक अन्य उपयोग तब होता है जब अवशिष्ट पूर्वाग्रहों को देखा नहीं जा सकता है; अर्थात, पूर्वाग्रह के प्रभाव को माप से अलग नहीं किया जा सकता है। इस मामले में, श्मिट-कालमैन पूर्वाग्रह के मूल्य का अनुमान लगाने की कोशिश नहीं करने का एक मजबूत तरीका है, लेकिन केवल वास्तविक त्रुटि वितरण पर पूर्वाग्रह के प्रभाव पर नज़र रखता है। गैर-रैखिक प्रणालियों में उपयोग के लिए, अवलोकन और अवस्था संक्रमण मॉडल को विस्तारित कालमन फिल्टर के अनुरूप एक विधि में वर्तमान माध्य और सहप्रसरण अनुमान के आसपास रैखिक किया जा सकता है। नामकरण और ऐतिहासिक विकास स्टेनली एफ. श्मिट ने वास्तविक समय प्रणालियों में कार्यान्वयन के लिए आवश्यक कम आयामीता को बनाए रखते हुए गैर-अवलोकन योग्य पूर्वाग्रहों के लिए जिम्मेदार होने के लिए एक विधि के रूप में श्मिट-कलमैन फिल्टर विकसित किया। कालमन फ़िल्टर विस्तारित कालमन फ़िल्टर संदर्भ नियंत्रण सिद्धांत भी देखें।