Em seu capítulo sobre filtros Kalman, meu livro de DSP afirma, aparentemente do nada, que o filtro estacionário Kalman para um sistema
tem o preditor
covariância vetorial de estado estacionário e ganho de Kalman
ˉ K = ˉ P CT(C ˉ P CT+R)-1
onde e denotam as covariâncias do ruído de entrada e do ruído de medição , respectivamente.R w v
Não vejo como chegar a isso a partir do preditor de variação mínima. Alguém poderia me explicar ou me indicar um recurso que deriva a expressão? Este é o filtro de variação mínima de variação de tempo, que posso derivar:
P(t+1|t)=A(P(t|t-1)-P(t|
Não tenho certeza de como ir daqui para o filtro estacionário acima.
Atualização: Vejo que a substituição de e no filtro de variação de tempo resulta em o filtro estacionário, mas por que multiplicar com ? Isso é apenas um sintoma de uma escolha infeliz de notação, significando que ou realmente não indicam o ganho de Kalman?K(t)=A ˉ K AK ˉ K
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Respostas:
Suas derivações estão corretas.
Esta é a sua confusão:
Conclusão:
As equações de "variação do tempo" derivadas são equivalentes às do livro. Além disso, as diferenças notacionais, houve um pequeno mal-entendido da sua parte em relação ao que muda e o que não muda.
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