Howtosignalprocessing
- Co to jest filtr 2D Kalman?
- Dlaczego filtr Kalmana jest optymalny?
- Jaki jest szum procesowy w filtrze Kalmana?
- Jak działa rozszerzony filtr Kalmana?
Co to jest filtr 2D Kalman?
Filtr 2D Kalman został zaprojektowany do śledzenia ruchomego celu.
Dlaczego filtr Kalmana jest optymalny?
Filtr Kalmana jest statystycznie optymalny w pewnym sensie, że daje minimalny oszacowanie kowariancji błędu, na podstawie wszystkich dostępnych danych obserwacyjnych w obecnym kroku czasowym w systemie liniowym.
Jaki jest szum procesowy w filtrze Kalmana?
Hałas procesowy
Dlatego, gdy filtr Kalmana szacuje ruch obiektu, musi uwzględniać nieznane odchylenia od modelu ruchu. Termin „szum procesowy” jest używany do opisania ilości odchylenia lub niepewności prawdziwego ruchu obiektu z wybranego modelu ruchu.
Jak działa rozszerzony filtr Kalmana?
Rozszerzony filtr Kalmana (EKF) obsługuje nieliniowe modele procesów i pomiarów, uciekając się do linearyzacji w celu propagacji macierzy kowariancji błędu i obliczenia Kalmana.
