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施密特-卡尔曼滤波器

施密特-卡尔曼滤波器(Schmidt–Kalman Filter),是修改版的卡尔曼滤波,減少狀態估測的維度,不過仍有額外的狀態可以計算协方差矩阵及卡尔曼增益[1]。常見的應用是考量像是傳感器誤差等擾嚷參數英语nuisance parameter的影響,但又不增加狀態估測的維度,因此可以確保协方差矩阵可以準確的呈現誤差的分析情形。

不增加狀態空間維度,而使用施密特-卡尔曼滤波器的主要好處是減少運算的複雜度。因此可以用在即時系統的濾波中。另外一個使用施密特-卡尔曼滤波器的場合是殘餘誤差無法觀測的情形下,也就是說,無法從量測資料中將誤差效果獨立出來的情形。此時,施密特-卡尔曼滤波器是強健性的濾波方式,不去估計偏差的大小,但在真實誤差分析中去追蹤偏差的影響。

若是非線性系統,可以在目前的平均值及协方差估計值附近,將觀測模型及狀態傳遞模型線性化,類似延伸卡爾曼濾波英语Extended Kalman filter的作法。

命名及歷史發展 编辑

Stanley F. Schmidt英语Stanley F. Schmidt發展了施密特-卡尔曼滤波器,一方面說明不可觀察的偏差,同時又維持在實時系統實現需要的低維度。

相關條目 编辑

參考資料 编辑

  1. ^ Schmidt, S. Applications of State-space Methods to Navigation Problems. Leondes, C. (编). Advances in Control Systems 3. New York, NY: Academic Press. 1966: 293–340. 

施密特, 卡尔曼滤波器, 此條目介紹的是降階的卡尔曼滤波器, 关于線性化的卡尔曼滤波器, 请见, 延伸卡爾曼濾波, schmidt, kalman, filter, 是修改版的卡尔曼滤波, 減少狀態估測的維度, 不過仍有額外的狀態可以計算协方差矩阵及卡尔曼增益, 常見的應用是考量像是傳感器誤差等擾嚷參數, 英语, nuisance, parameter, 的影響, 但又不增加狀態估測的維度, 因此可以確保协方差矩阵可以準確的呈現誤差的分析情形, 不增加狀態空間維度, 而使用的主要好處是減少運算的複雜度, 因此可以用. 此條目介紹的是降階的卡尔曼滤波器 关于線性化的卡尔曼滤波器 请见 延伸卡爾曼濾波 施密特 卡尔曼滤波器 Schmidt Kalman Filter 是修改版的卡尔曼滤波 減少狀態估測的維度 不過仍有額外的狀態可以計算协方差矩阵及卡尔曼增益 1 常見的應用是考量像是傳感器誤差等擾嚷參數 英语 nuisance parameter 的影響 但又不增加狀態估測的維度 因此可以確保协方差矩阵可以準確的呈現誤差的分析情形 不增加狀態空間維度 而使用施密特 卡尔曼滤波器的主要好處是減少運算的複雜度 因此可以用在即時系統的濾波中 另外一個使用施密特 卡尔曼滤波器的場合是殘餘誤差無法觀測的情形下 也就是說 無法從量測資料中將誤差效果獨立出來的情形 此時 施密特 卡尔曼滤波器是強健性的濾波方式 不去估計偏差的大小 但在真實誤差分析中去追蹤偏差的影響 若是非線性系統 可以在目前的平均值及协方差估計值附近 將觀測模型及狀態傳遞模型線性化 類似延伸卡爾曼濾波 英语 Extended Kalman filter 的作法 命名及歷史發展 编辑Stanley F Schmidt 英语 Stanley F Schmidt 發展了施密特 卡尔曼滤波器 一方面說明不可觀察的偏差 同時又維持在實時系統實現需要的低維度 相關條目 编辑卡尔曼滤波 延伸卡爾曼濾波 英语 Extended Kalman filter 參考資料 编辑 Schmidt S Applications of State space Methods to Navigation Problems Leondes C 编 Advances in Control Systems 3 New York NY Academic Press 1966 293 340 取自 https zh wikipedia org w index php title 施密特 卡尔曼滤波器 amp oldid 65129274, 维基百科,wiki,书籍,书籍,图书馆,

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