Howtosignalprocessing
- Jaka jest matryca R w filtrze Kalmana?
- Czym jest macierz stanu w filtrze Kalmana?
- Czym jest macierz kowariancji błędu w filtrze Kalmana?
- Czy Kalman zyskuje matrycę?
Jaka jest matryca R w filtrze Kalmana?
R wyraża, jak dokładne są twoje czujniki. Q jest miarą tego, jak dokładny jest twój model - niektóre dynamika są zbyt skomplikowane, aby można je było modelować i zakładać jako szum procesowy. Porównując prognozy modelu z rzeczywistymi pomiarami, możesz oszacować Q.
Czym jest macierz stanu w filtrze Kalmana?
Matryca przejścia stanu opisuje, w jaki sposób twoje stany propagują się z czasem, biorąc pod uwagę stan początkowy. Dla liniowego systemu niezmiennego czasu (LTI) jest to stała matryca. Na przykład zakładam, że mam 2-wymiarowy model LTI dyskretnego podany poniżej: x (k+1) = x (k) ---- (1) y (k+1) = y (k)+2x ( k) ----- (2)
Czym jest macierz kowariancji błędu w filtrze 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.
Czy Kalman zyskuje matrycę?
Zwiększenie filtra Kalmana powstaje w szacowaniu liniowym i jest związany z układami liniowymi. Wzmocnienie jest matrycą, za pomocą której obliczane są oszacowanie i przewidywanie stanu, a także odpowiadające macierze kowariancji.
