Фильтр Шмидта – Калмана - Schmidt–Kalman filter
В Фильтр Шмидта – Калмана это модификация Фильтр Калмана для уменьшения размерности оценки состояния, при этом учитывая влияние дополнительного состояния при вычислении ковариационная матрица и Кальман выигрывает.[1] Распространенное применение - это учет эффектов мешающие параметры например, смещение датчика без увеличения размерности оценки состояния. Это гарантирует, что ковариационная матрица точно представит распределение ошибок.
Основное преимущество использования фильтра Шмидта – Калмана вместо увеличения размерности пространства состояний - снижение вычислительной сложности. Это может позволить использовать фильтрацию в системах реального времени. Другое использование Шмидта-Калмана - когда остаточные смещения ненаблюдаемы; то есть влияние смещения невозможно отделить от измерения. В этом случае метод Шмидта – Калмана представляет собой надежный способ не пытаться оценить величину смещения, а только отслеживать влияние смещения на истинное распределение ошибок.
Для использования в нелинейных системах модели наблюдения и перехода состояний могут быть линеаризованы вокруг текущего среднего значения и оценки ковариации методом, аналогичным методу расширенный фильтр Калмана.
Нейминг и историческое развитие
Стэнли Ф. Шмидт разработал фильтр Шмидта – Калмана как метод учета ненаблюдаемых смещений при сохранении низкой размерности, необходимой для реализации в системах реального времени.
Смотрите также
Рекомендации
- ^ Шмидт, С. (1966). «Применение методов пространства состояний к задачам навигации». В Леондес, К. (ред.). Достижения в системах управления. 3. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Academic Press. С. 293–340.