Filtrowanie Kalmana i parametryzacja przestrzeni

1. Jak używać filtra Kalmana do oszacowania parametrów?
2. Co to jest technika filtrowania Kalmana?
3. Czy UKF jest zawsze lepszy niż EKF?
4. Co minimalizuje filtr Kalman?

Jak używać filtra Kalmana do oszacowania parametrów?

Filtr Kalmana potrzebuje F, H, Q (macierz kowariancji V) i R (macierz kowariancji W), a także ξ1 jako stan początkowy i odpowiedni P1 (średni błąd kwadratowy ξ1), aby rozpocząć rekurencję. Jednak te parametry należy ogólnie oszacować metodami numerycznymi.

Co to jest technika filtrowania Kalmana?

Filtr Kalmana jest wydajnym optymalnym estymatorem (zbiorem równań matematycznych), który zapewnia rekurencyjną metodologię obliczeniową do oszacowania stanu procesu kontrolowanego dyskretnego data od pomiarów, jednocześnie oszacowania niepewności szacunków szacunków.

Czy UKF jest zawsze lepszy niż EKF?

W teście UKF daje równą lub nieco lepszą dokładność w oszacowaniu państwa w porównaniu z EKF. Powodem jest to, że model błędu moderuje nieliniowość modelu przestrzeni stanu. Szacowany wynik UKF jest bliższy pomiarom niż EKF, nawet jeśli pomiary są zanieczyszczone.

Co minimalizuje filtr Kalman?

Jeśli cały hałas jest Gaussa, filtr Kalmana minimalizuje średni błąd kwadratowy oszacowanych parametrów.