Howtosignalprocessing
- Quel gaussien pour le filtre Kalman?
- Kalman Filtre est-il un processus gaussien?
- Est kalman filtre bayésien?
- Qu'est-ce que la matrice de covariance dans le filtre Kalman?
Quel gaussien pour le filtre Kalman?
Le filtrage kalman traditionnel suppose le blanc i.je.ré. Bruit de mesure gaussien, et en tant que tel n'est pas optimal pour ces applications. Pour combler cet écart, nous proposons d'utiliser des processus gaussiens généraux (non blancs) (GPS) comme modèle de bruit non paramétrique qui peut capturer la corrélation présente dans ces systèmes de perception.
Kalman Filtre est-il un processus gaussien?
Malgré le fait que les filtres Kalman (KF) peuvent être considérés comme un cas particulier de processus gaussiens (GPS) [9], ils diffèrent dans la façon dont les modèles doivent être pensés (I.e. Fonction physique basée sur l'état contre covariance) qui décrivent le processus sous-jacent.
Est kalman filtre bayésien?
Kalman Filter est la mise en œuvre analytique des récursions de filtrage bayésien pour les modèles d'espace d'État gaussien linéaire. Pour cette classe de modèle, la densité de filtrage peut être suivie en termes de statistiques suffisantes de dimension finie qui ne se développent pas dans le temps ∗.
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.
