Matrice de covariance d'erreur de filtre Kalman

1. Qu'est-ce que la matrice de covariance d'erreur dans le filtre Kalman?
2. Quelle est la matrice de covariance d'erreur?
3. Comment initialiser la matrice de covariance d'un filtre Kalman?
4. Qu'est-ce que la covariance d'erreur de fond?

Qu'est-ce que la matrice de covariance d'erreur dans le filtre Kalman?

Le filtre Kalman (KF) est un schéma récursif qui propage une estimation actuelle d'un État et la matrice de covariance d'erreur de cet État à temps dans le temps. Le filtre mélange de manière optimale les nouvelles informations introduites par les mesures avec des informations anciennes incorporées dans l'état précédent avec une matrice de gain Kalman.

Quelle est la 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.

Comment initialiser la matrice de covariance d'un filtre Kalman?

Étant donné que le modèle du filtre Kalman ne commence pas par une ancienne mesure, le vecteur d'état initial X0 - est choisi pour être nul. La matrice de covariance initiale PO est choisie égale à une matrice diagonale avec une valeur égale à 10. La valeur de la variance du bruit r est choisie pour être égale à une constante = 0.05.

Qu'est-ce que la covariance d'erreur de fond?

Matrices de covariance d'erreur de fond (b): décrit les erreurs dans l'état de fond (prévisions à partir de l'analyse précédente). Cela dépend des erreurs d'analyse de l'assimilation précédente et de l'erreur de modèle de prévision.