残差チェックの観点から統計的検定が必要です。
matlabで残差をテストするには? プロットしていました。
- イノベーション項がゼロ付近でかなりジグザグに振動していることがわかりました。
- イノベーションはゼロになると予想されますか? はいの場合、それを行う方法は？
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私が理解しているように、収束後のEKFイノベーションは0中心の正規分布でなければなりません。ただし、正確な初期化を行う場合は問題ありません。
私は頭の中でこれを行っているので、エラーがあるかもしれませんが、共分散行列はHPH'+Rである必要があります( http://en.wikipedia.org/wiki/Extended_Kalman_filter表記に従います)。
正規性を示すために、ヒストグラムや qq プロットをプロットできます。中心が 0 であることを確認するには、t 検定が適している可能性があります。共分散行列と一致する場合は、カイ 2 乗検定でもよいでしょう。
共分散行列を使用して常に適切にスケーリングするようにしてください。
大きな変動について説明すると、一部のマトリックスが不適切に選択されているように見えます。
于 2014-07-03T10:27:19.020 に答える
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あなたの質問に答えるために、シドニー大学の ACFR Data Fusion Notesからカルマン フィルター処理に関する優れたリソースを紹介します。55～60ページあたりを読んでください。
以下は pp.55 からの抜粋で、pp.58 の画像を説明しています。
注意すべき最も重要な点は、イノベーション シーケンスがゼロ平均で白色であること、およびすべてのイノベーションの約 65% が「1 シグマ」標準偏差の範囲内にあることです。
言い換えると、イノベーション シーケンスはゼロ平均であり、その値の 65% が 0 の 1 標準偏差内にある必要があります。さらに、値の 95% が 3 標準偏差内にある必要があります。これらのプロパティは、正規分布の定義に由来します。
于 2015-01-09T11:28:29.407 に答える