Howtosignalprocessing
- Jakie są typy filtra Kalmana?
- Kiedy możemy użyć filtra Kalmana?
- Dlaczego filtr Kalmana jest optymalny?
- Dlaczego warto używać Kalmana płynniejszego?
Jakie są typy filtra Kalmana?
Rozdział wprowadza kilka rodzajów filtrów Kalmana używanych do lokalizacji, które obejmują rozszerzony filtr Kalmana (EKF), bezzapachowy filtr Kalmana (UKF), Zespół Filtr Kalmana (ENKF) i ograniczony filtr Kalmana (CKF).
Kiedy możemy użyć filtra Kalmana?
Filtry Kalmana są używane do optymalnego oszacowania zmiennych zainteresowań, gdy nie można ich zmierzyć bezpośrednio, ale dostępny jest pomiar pośredni. Są również używane do znalezienia najlepszego oszacowania stanów poprzez połączenie pomiarów z różnych czujników w obecności hałasu.
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.
Dlaczego warto używać Kalmana płynniejszego?
Dobre powody wygładzania Kalmana są: Kalman gładkość zapewnia bardzo dobre wypowiedzi (i.mi. Wartości przypisane) dla brakujących wartości w szeregach czasowych. Kalman gładszy zapewnia bardzo dobre szacunki wektora państwowego w okresie historycznym.
