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- Como usar o filtro Kalman para estimar parâmetros?
- O que é técnica de filtragem Kalman?
- UKF é sempre melhor que Ekf?
- O que o filtro Kalman minimiza?
Como usar o filtro Kalman para estimar parâmetros?
O filtro Kalman precisa da f, H, Q (a matriz de covariância de V) e R (a matriz de covariância de W), bem como ξ1 como o estado inicial e o p1 correspondente (o erro médio ao quadrado de ξ1) para iniciar a recursão. No entanto, esses parâmetros geralmente precisam ser estimados por métodos numéricos.
O que é técnica de filtragem Kalman?
O filtro Kalman é um estimador ideal eficiente (um conjunto de equações matemáticas) que fornece uma metodologia computacional recursiva para estimar o estado de um processo controlado de dados discretos a partir de medições que são tipicamente núteis, fornecendo uma estimativa da incerteza das estimativas.
UKF é sempre melhor que Ekf?
No teste, o UKF produz igual ou um pouco melhor precisão na estimativa de estado quando comparado com o EKF. O motivo é que o modelo de erro modera a não linearidade do modelo de espaço de estado. O resultado estimado do UKF está mais próximo das medições do que o da EKF, mesmo que as medições estejam contaminadas.
O que o filtro Kalman minimiza?
Se todo o ruído for gaussiano, o filtro Kalman minimiza o erro quadrado médio dos parâmetros estimados.
