本記事では、新しいカルバック・ライブラー発散法がカルマンフィルターフレームワーク内でどのように機能するかを検討しています。この手法は、異なる初期パラメータセットの推測から生じる不確実性に対処するため、データから得られた情報を基に事前分布から事後分布への移行を行います。最初に、異なる初期パラメータセットを用いてカルマンフィルターを適用し、システムの入力・パラメータ・状態の推定を行います。次に、得られた事後分布を事前分布と比較し、カルバック・ライブラー発散を使用して評価します。最終的に、最も少ないカルバック・ライブラー発散を持つ識別が最も信頼性が高い結果として選ばれます。この方法は、線形および非線形、限られた情報のアプリケーションにおいても効果的であり、システム監視に強力なツールを提供します。