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- Qu'est-ce que la matrice de covariance dans le filtre Kalman?
- Que représente la matrice de covariance?
- Qu'est-ce qu'une matrice de covariance d'erreur?
- Qu'est-ce que la covariance EKF?
Qu'est-ce que la matrice de covariance dans le filtre Kalman?
Cette incertitude peut être représentée par une matrice connue sous le nom de matrice de covariance d'État, P. La matrice de covariance de l'État se compose des variances associées à chacune des estimations de l'État ainsi que de la corrélation entre les erreurs dans les estimations de l'État.
Que représente la matrice de covariance?
Étant donné que la covariance ne peut être calculée que entre deux variables, les matrices de covariance représentent la représentation des valeurs de covariance de chaque paire de variables dans les données multivariées. De plus, la covariance entre les mêmes variables est égale à la variance, donc la diagonale montre la variance de chaque variable.
Qu'est-ce qu'une matrice de covariance d'erreur?
La matrice de covariance d'erreur (ECM) est un ensemble de données qui spécifie les corrélations des erreurs d'observation entre toutes les paires possibles de niveaux verticaux. Il est donné comme un tableau bidimensionnel, de taille nxn, où n est le nombre de niveaux verticaux dans les produits de données de sondage.
Qu'est-ce que la covariance EKF?
Le filtre Kalman étendu (EKF) est une méthode d'estimation d'état populaire pour les modèles dynamiques non linéaires. La matrice de covariance d'erreur du modèle est souvent considérée comme un paramètre de réglage dans EKF, qui est souvent simplement postulé par l'utilisateur.
