如何确定卡尔曼滤波的观测矩阵
卡尔曼滤波的原理是使用观测值来动态的生成统计预测参数的。
X(k)=AX(k-1)+BU(k)+W(k).(1)
Z(k)=HX(k)+V(k).(2)
预测是通过(1)式中的W(K)和(2)式中的V(k)的噪声的统计“标准差”生成的。有说是“协方差”可能和后面三个跌代式子混了。
X(k|k)=X(k|k-1)+Kg(k)(Z(k)-HX(k|k-1))………(3)
Kg(k)=P(k|k-1)H’/(HP(k|k-1)H’+R)………(4)
P(k|k)=(I-Kg(k)H)P(k|k-1)………(5)
(3)(4)(5)补充计算(1)(2)完成跌代过程。H是“马尔科夫”链中的预测矩阵。