(eng): The paper deals with a selection of the initial state for Kalman filtering. In practice the initial state mean and covariance are often chosen arbitrarily. The present paper considers the problem from the position of knowledge elicitation and proposes a methodology to extract the prior knowledge from available information by the respective processing in order to choose the adequate initial conditions. The suggested methodology is based on utilization of the conjugate prior distribution for models, belonging to the exponential family.

(cze): Článek se zabývá problémem výběru počátečního stavu pro Kalmanův filtr. Střední hodnota a kovarianční matice počátečního stavu nebývají v praxi často voleny metodicky. V článku je navržena metodologie extrakce apriorní znalosti z dostupné expertní informace pro výběr počátečních podmínek. Navržená metodologie je založena na využití sdružené apriorní hustoty modelů patřících do exponenciální rodiny.