Howtosignalprocessing
- Apa itu matriks kovarians di filter Kalman?
- Apa itu Noise Covariance Matrix?
- Apa itu proses kebisingan di filter Kalman?
- Bagaimana Anda menghitung kebisingan proses?
Apa itu matriks kovarians di filter Kalman?
Ketidakpastian ini dapat diwakili oleh matriks yang dikenal sebagai matriks kovarians negara, p. Matriks kovarians negara terdiri dari varian yang terkait dengan masing -masing perkiraan negara serta korelasi antara kesalahan dalam perkiraan negara.
Apa itu Noise Covariance Matrix?
Proses kovarians bertindak sebagai matriks pembobotan untuk proses sistem. Ini menceritakan kovarians antara elemen ke-i dan ke-jth dari setiap vektor proses-noise. Ini didefinisikan sebagai: σij = cov (→ xi, → xj) = e [(→ xi - μi) ⋅ (→ xj - μj)]]
Apa itu proses kebisingan di filter Kalman?
Kebisingan proses
Oleh karena itu, ketika filter Kalman memperkirakan gerakan suatu objek, ia harus memperhitungkan penyimpangan yang tidak diketahui dari model gerak. Istilah 'noise proses' digunakan untuk menggambarkan jumlah penyimpangan, atau ketidakpastian, dari gerakan sebenarnya dari objek dari model gerak yang dipilih.
Bagaimana Anda menghitung kebisingan proses?
Misalnya, jika keadaan Anda adalah [x, dx/dt] maka model kebisingan proses umum (disebut kecepatan hampir konstan) adalah q = [t^3/3, t^2/2; T^2/2, t] q (dalam matlab) di mana q adalah parameter penskalaan positif dan t adalah waktu pengambilan sampel.
