Penapisan dan Parametrization Kalman

1. Cara Menggunakan Penapis Kalman Untuk Menganggarkan Parameter?
2. Apakah teknik penapisan Kalman?
3. Adakah UKF selalu lebih baik daripada EKF?
4. Apa yang dimini oleh penapis Kalman?

Cara Menggunakan Penapis Kalman Untuk Menganggarkan Parameter?

Penapis Kalman memerlukan f, h, q (matriks kovarians V) dan r (matriks kovarians W) serta ξ1 sebagai keadaan awal dan p1 yang sepadan (kesilapan kuadrat min ξ1) untuk memulakan rekursi. Walau bagaimanapun, parameter ini umumnya perlu dianggarkan dengan kaedah berangka.

Apakah teknik penapisan Kalman?

Penapis Kalman adalah penganggar optimum yang efisien (satu set persamaan matematik) yang menyediakan metodologi pengiraan rekursif untuk menganggarkan keadaan proses terkawal diskret dari pengukuran yang biasanya bising, sambil memberikan anggaran ketidakpastian anggaran tersebut.

Adakah UKF selalu lebih baik daripada EKF?

Dalam ujian, UKF menghasilkan ketepatan yang sama atau sedikit lebih baik dalam anggaran keadaan jika dibandingkan dengan EKF. Sebabnya ialah model ralat menyederhanakan nonlineariti model ruang negara. Hasil anggaran UKF lebih dekat dengan pengukuran daripada EKF, walaupun pengukuran tercemar.

Apa yang dimini oleh penapis Kalman?

Sekiranya semua bunyi adalah Gaussian, penapis Kalman meminimumkan kesilapan persegi min bagi parameter yang dianggarkan.