Howtosignalprocessing
- Comment utiliser le filtre Kalman pour estimer les paramètres?
- Qu'est-ce que la technique de filtrage de Kalman?
- UKF est-il toujours meilleur que EKF?
- Que divise Kalman Filter?
Comment utiliser le filtre Kalman pour estimer les paramètres?
Le filtre de Kalman a besoin du F, H, Q (la matrice de covariance de V) et R (la matrice de covariance de W) ainsi que ξ1 comme état initial et le P1 correspondant (l'erreur carré moyenne de ξ1) pour démarrer la récursivité. Cependant, ces paramètres doivent généralement être estimés par des méthodes numériques.
Qu'est-ce que la technique de filtrage de Kalman?
Le filtre Kalman est un estimateur optimal efficace (un ensemble d'équations mathématiques) qui fournit une méthodologie de calcul récursive pour estimer l'état d'un processus contrôlé par les données discrètes à partir de mesures qui sont généralement bruyantes, tout en fournissant une estimation de l'incertitude des estimations.
UKF est-il toujours meilleur que EKF?
Dans le test, l'UKF donne une précision égale ou légèrement meilleure dans l'estimation de l'État par rapport à EKF. La raison en est que le modèle d'erreur modère la non-linéarité du modèle d'espace d'état. Le résultat estimé de l'UKF est plus proche des mesures que celle de l'EKF, même si les mesures sont contaminées.
Que divise Kalman Filter?
Si tout le bruit est gaussien, le filtre Kalman minimise l'erreur quadratique moyenne des paramètres estimés.
