Como derivar o preditor de filtro Kalman estacionário?

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Em seu capítulo sobre filtros Kalman, meu livro de DSP afirma, aparentemente do nada, que o filtro estacionário Kalman para um sistema

{x(t+1)=UMAx(t)+W(t)y(t)=Cx(t)+v(t)

tem o preditor

x^(t+1|t)=(UMA-UMAK¯C)x^(t|t-1)+UMAK¯y(t)

covariância vetorial de estado estacionário e ganho de Kalman

ˉ K = ˉ P CT(C ˉ P CT+R)-1

P¯=UMAP¯UMAT-UMAP¯CT(CP¯CT+R)-1CP¯UMAT+Q
K¯=P¯CT(CP¯CT+R)-1

onde e denotam as covariâncias do ruído de entrada e do ruído de medição , respectivamente.R w vQRWv

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|

x^(t+1|t)=(UMA-K(t)C)x^(t|t-1)+K(t)y(t)
K ( t ) = A P ( t | t - 1 ) C T ( C P ( t | t -
P(t+1|t)=UMA(P(t|t-1)-P(t|t-1)CT(CP(t|t-1)CT+R)-1CP(t|t-1))UMAT+Q
K(t)=UMAP(t|t-1)CT(CP(t|t-1)CT+R)-1

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 KP¯=P(t+1|t)=P(t|t-1)K(t)=UMAK¯UMAKK¯

Andreas
fonte
Não, não é possível "ver" o preditor a partir das equações do sistema. Eu acho que seria melhor se você ler um livro de texto sobre os filtros Kalman, em vez de pedir que a derivemos para você (o que seria apenas regurgitar algo de um livro de texto). A filtragem ideal de Anderson e Moore pode ser um bom ponto de partida. É derivado no capítulo 5, se bem me lembro.
Lorem Ipsum
@yoda: Obrigado. Minha pergunta era se alguém poderia me indicar um recurso melhor do que o livro recomendado pelo meu curso, então essa é uma resposta.
Andreas
@yoda: A propósito, no caso de eu não ter certeza: não estou pedindo uma derivação do sistema de espaço de estados, mas da variação mínima do filtro Kalman. Atualizei a pergunta para deixar mais claro que posso derivar um filtro Kalman invariante no tempo, mas não o estacionário.
Andreas
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De qual texto você está obtendo o texto acima? Se alguém tiver acesso a ele, pode ser útil para que possamos ver o contexto completo.
Jason R

Respostas:

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Suas derivações estão corretas.

P¯=P(t|t-1)K(t)=UMAK¯

Esta é a sua confusão:

  1. t|t-1
  2. Como isso pode ser "estacionário" quando sua derivação mostra que está variando o tempo?

  1. Má escolha de notação por parte do livro

P¯=UMAP¯UMAT-UMAP¯CT(CP¯CT+R)-1CP¯UMAT+QP¯

  1. Incompreensão da palavra "estacionária".

PKP¯K¯

  • Valores anteriores de si mesmos
  • UMACUMAC
  • QR

KPy


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.

ssk08
fonte
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Não me lembro qual era o problema quando fiz a pergunta, mas agora faz sentido. Obrigado!
Andreas
Eu não entendo bem isso. Como seriam então as equações para um filtro Kalman não estacionário?
Sandu Ursu