Howtosignalprocessing
- Was sind die Arten von Kalman -Filter??
- Wann können wir Kalman Filter verwenden?
- Warum Kalman Filter optimal ist?
- Warum können Sie Kalman glatter verwenden??
Was sind die Arten von Kalman -Filter??
In dem Kapitel werden verschiedene Arten von Kalman -Filtern eingeführt, die für die Lokalisierung verwendet werden, darunter Extended Kalman Filter (EKF), unentschiedenes Kalman -Filter (UKF), Ensemble Kalman Filter (EnKF) und ein eingeschränkter Kalman -Filter (CKF).
Wann können wir Kalman Filter verwenden?
Kalman -Filter werden verwendet, um die Interessenvariablen optimal abzuschätzen, wenn sie nicht direkt gemessen werden können. Eine indirekte Messung ist jedoch verfügbar. Sie werden auch verwendet, um die beste Schätzung der Zustände zu finden, indem sie Messungen von verschiedenen Sensoren in Gegenwart von Rauschen kombinieren.
Warum Kalman Filter optimal ist?
Der Kalman -Filter ist statistisch optimal in gewiss.
Warum können Sie Kalman glatter verwenden??
Gute Gründe für die Glättung von Kalman sind: Der Kalman Smoother bietet sehr gute Imputationen (i.e. unterstellte Werte) für fehlende Werte in Ihrer Zeitreihe. Der Kalman Smoother liefert sehr gute Schätzungen des Staatsvektors in der historischen Zeit.
