Matrice de covariance d'erreur d'estimation de l'état

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

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.

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.

Que nous dit la matrice de covariance?

C'est une matrice symétrique qui montre des covariances de chaque paire de variables. Ces valeurs dans la matrice de covariance montrent l'ampleur de la distribution et la direction des données multivariées dans l'espace multidimensionnel. En contrôlant ces valeurs, nous pouvons avoir des informations sur la façon dont les données se propagent entre deux dimensions.

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.