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時変カルマンフィルタと定常カルマンフィルタの違いがわかりません
306lovの回答
- 306lov
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QやRが正しくわかれば、正確になるというのは正しいです。 イメージとして、 1. QとRが大きくなる（つまりノイズの成分が増える）とPが大きくなる 2. Pが大きくなるとカルマンゲインが小さくなる 3. カルマンゲインが小さくなると、観測出力への収束が緩やかになる という感じです。 GPSでたとえた場合、RはGPSの半径精度をあらわしていると考えてみてください。Rが大きくなれば精度は劣化するということです。そのような場合、上記手順で、GPS観測値への収束は緩やかになります。逆にRが小さい場合は速やかに観測値に収束します。 ところで上記ページによれば、QやRを1と仮定しているのは定常フィルタの項目で、自変フィルタの項目では、Q=E(w[t] w[t]^T), R=E(v[t]*v[t]^T) と、分散の定義どおり雑音の自乗の平均値で求めていますね。 QやRを正しい値にすることは、実際に応用する場合は非常に難しいです。 w や v の値がわかっているシミュレーションではこの定義どおりプログラムを組めばとりあえずは希望がかなうのではないでしょうか？
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