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Selection-Induced Contraction of Innovation Statistics in Gated Kalman Filters
यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि कलमन फिल्टर (Kalman filters) में वैलिडेशन गेटिंग (validation gating) और नियरेस्ट-नेबर एसोसिएशन (nearest-neighbor association), इनोवेशन कोवेरिएंस (innovation covariance) के एक नियतात्मक, आयाम-निर्भर संकुचनन (deterministic, dimension-dependent contraction) को प्रेरित करके इनोवेशन सांख्यिकी (innovation statistics) को मौलिक रूप से परिवर्तित कर देते हैं, जो यह सिद्ध करता है कि इन चयन प्रक्रियाओं के तहत नाममात्र सांख्यिकीय गुणों (nominal statistical properties) को संरक्षित नहीं किया जा सकता है।