Howtosignalprocessing
- Quels sont les types de filtre Kalman?
- Quand pouvons-nous utiliser le filtre Kalman?
- Pourquoi le filtre Kalman est optimal?
- Pourquoi utiliser Kalman plus lisse?
Quels sont les types de filtre Kalman?
Le chapitre introduit plusieurs types de filtres Kalman utilisés pour la localisation, qui comprennent un filtre Kalman étendu (EKF), un filtre Kalman non parfumé (UKF), un filtre Kalman Ensemble (ENKF) et un filtre Kalman contraint (CKF).
Quand pouvons-nous utiliser le filtre Kalman?
Les filtres Kalman sont utilisés pour estimer de manière optimale les variables d'intérêts lorsqu'elles ne peuvent pas être mesurées directement, mais une mesure indirecte est disponible. Ils sont également utilisés pour trouver la meilleure estimation des états en combinant des mesures de divers capteurs en présence de bruit.
Pourquoi le filtre Kalman est optimal?
Le filtre Kalman est statistiquement optimal dans un sens qu'il donne l'estimation de covariance d'erreur minimale, basée sur toutes les données d'observation disponibles au temps actuel sous le système linéaire.
Pourquoi utiliser Kalman plus lisse?
Les bonnes raisons du lissage de Kalman sont: le Kalman plus fluide fournit de très bonnes imputations (je.e. Valeurs imputées) pour les valeurs manquantes dans votre série chronologique. Le Kalman plus fluide fournit de très bonnes estimations du vecteur d'État pendant la période historique.
