Некоторые методы минимизации среднеквадратичной ошибки в системах мониторинга:

• Метод минимальной среднеквадратичной ошибки. 1 Позволяет сразу после проведения первого наблюдения построить оценку вектора. 1 При этом предполагается, что матрица ковариации вектора конечна и известна, то есть должна существовать априорная информация о начальном состоянии системы. 1
• Рекуррентная процедура. 1 С её помощью имеющаяся оценка улучшается с учётом новых измерений таким образом, чтобы модифицированная оценка по-прежнему обладала минимально возможной среднеквадратичной ошибкой. 1
• Адаптивный фильтр Калмана. 3 Это фильтр Калмана, в котором помимо оценок вектора состояния и ковариационной матрицы осуществляется оценка ковариационных матриц входных и/или измерительных шумов. 3