Howtosignalprocessing
- Co to jest filtr Kowariancji Kalmana?
- Czym jest kowariancja błędu?
- Dlaczego rozszerzony filtr Kalmana nie jest optymalny?
- Co to jest kowariancja EKF?
Co to jest filtr Kowariancji Kalmana?
Filtr Kalmana (KF) to schemat rekurencyjny, który propaguje bieżące oszacowanie stanu i macierzy kowariancji błędu tego stanu naprzód w czasie. Filtr optymalnie łączy nowe informacje wprowadzone przez pomiary ze starymi informacjami zawartymi we wcześniejszym stanie z macierzą wzmocnienia Kalmana.
Czym jest kowariancja błędu?
Matryca kowariancji błędu (ECM) to zestaw danych, który określa korelacje w błędach obserwacji między wszystkimi możliwymi parami poziomów pionowych. Jest podany jako dwuwymiarowa tablica o wielkości NXN, gdzie n jest liczbą poziomów pionowych w dźwiękowych produktach danych.
Dlaczego rozszerzony filtr Kalmana nie jest optymalny?
EKF nie jest optymalne (głównie)
Dzieje się tak, ponieważ EKF przybliża przejścia stanu i pomiary za pomocą liniowych ekspansji Taylora, co oznacza dobroć przybliżenia zależnego od stopnia nieliniowości funkcji, a od niepewności jego przekonania Gaussa [2] [5] [5].
Co to jest kowariancja EKF?
Rozszerzony filtr Kalmana (EKF) jest popularną metodą szacowania stanu dla nieliniowych modeli dynamicznych. Matryca kowariancji błędu modelu jest często postrzegana jako tuning Pa-Rameter w EKF, który często jest po prostu postulowany przez użytkownika.
