Howtosignalprocessing
- So verwenden Sie Kalman -Filter, um Parameter abzuschätzen?
- Was ist Kalman -Filtertechnik?
- Ist UKF immer besser als EKF?
- Was minimiert Kalman Filter??
So verwenden Sie Kalman -Filter, um Parameter abzuschätzen?
Kalman -Filter benötigt F, H, Q (die Kovarianzmatrix von V) und R (die Kovarianzmatrix von W) sowie ξ1 als Ausgangszustand und den entsprechenden P1 (der mittlere quadratische Fehler von ξ1), um die Rekursion zu starten. Diese Parameter müssen jedoch im Allgemeinen durch numerische Methoden geschätzt werden.
Was ist Kalman -Filtertechnik?
Der Kalman-Filter ist ein effizienter optimaler Schätzer (eine Reihe von mathematischen Gleichungen), die eine rekursive Rechenmethode zur Schätzung des Zustands eines diskreten Daten kontrollierten Prozess.
Ist UKF immer besser als EKF?
In dem Test liefert UKF im Vergleich zu EKF eine gleiche oder etwas bessere Genauigkeit der staatlichen Schätzung im Vergleich zu EKF. Der Grund dafür ist, dass das Fehlermodell die Nichtlinearität des Zustandsraummodells moderiert. Das geschätzte Ergebnis von UKF liegt näher an den Messungen als das von EKF, auch wenn die Messungen kontaminiert sind.
Was minimiert Kalman Filter??
Wenn das gesamte Rauschen Gaußsisch ist, minimiert der Kalman -Filter den mittleren quadratischen Fehler der geschätzten Parameter.
