Làm thế nào để lấy được bộ dự đoán bộ lọc Kalman đứng yên?


14

Trong chương về các bộ lọc Kalman, cuốn sách DSP của tôi, dường như không có màu xanh, rằng bộ lọc Kalman đứng yên cho một hệ thống

{x(t+1)= =Mộtx(t)+w(t)y(t)= =Cx(t)+v(t)

có dự đoán

x^(t+1|t)=(AAK¯C)x^(t|t1)+AK¯y(t)

và hiệp phương vectơ trạng thái đứng yên và Kalman đạt được

ˉ K = ˉ P CT(C ˉ P CT+R)-1

P¯=AP¯ATAP¯CT(CP¯CT+R)1CP¯AT+Q
K¯=P¯CT(CP¯CT+R)1

Trong đó và lần lượt là hiệp phương sai của nhiễu đầu vào và nhiễu đo .R w vQRwv

Tôi không thể thấy làm thế nào để đạt được điều này từ công cụ dự đoán phương sai tối thiểu. Ai đó có thể giải thích cho tôi, hoặc chỉ cho tôi một tài nguyên có được biểu thức không? Đây là bộ lọc phương sai tối thiểu biến đổi theo thời gian, mà tôi có thể rút ra:

P(t+1|t)=A(P(t|t-1)-P(t|

x^(t+1|t)= =(Một-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)= =Một(P(t|t-1)-P(t|t-1)CT(CP(t|t-1)CT+R)-1CP(t|t-1))MộtT+Q
K(t)= =MộtP(t|t-1)CT(CP(t|t-1)CT+R)-1

Tôi chỉ không chắc chắn về cách đi từ đây đến bộ lọc tĩnh ở trên.

Cập nhật: Tôi có thể thấy rằng việc thay thế và vào bộ lọc biến thể thời gian dẫn đến bộ lọc tĩnh, nhưng tại sao lại nhân với ? Đây có phải chỉ là một triệu chứng của sự lựa chọn ký hiệu không may, có nghĩa là hoặc không thực sự biểu thị mức tăng Kalman?P¯= =P(t+1|t)= =P(t|t-1)K(t)= =MộtK¯MộtKK¯


Không, không thể "xem" bộ dự đoán từ các phương trình cho hệ thống. Tôi nghĩ sẽ tốt hơn nếu bạn đọc một cuốn sách văn bản về các bộ lọc Kalman thay vì yêu cầu chúng tôi lấy nó cho bạn (điều này sẽ chỉ lấy lại một cái gì đó từ một cuốn sách văn bản). Lọc tối ưu của Anderson và Moore có thể là một nơi tốt để bắt đầu. Nó bắt nguồn từ chương 5, nếu tôi nhớ chính xác.
Lorem Ipsum

@yoda: Cảm ơn. Câu hỏi của tôi là nếu ai đó có thể chỉ cho tôi một tài nguyên tốt hơn so với sách giáo khoa mà khóa học của tôi đề xuất, thì đó là một câu trả lời.
Andreas

@yoda: Nhân tiện, trong trường hợp tôi không rõ ràng: Tôi không yêu cầu xuất phát từ hệ thống không gian nhà nước, mà từ bộ lọc Kalman phương sai tối thiểu. Tôi đã cập nhật câu hỏi để làm rõ hơn rằng tôi có thể rút ra bộ lọc Kalman bất biến theo thời gian, không phải là bộ lọc tĩnh.
Andreas

1
Những văn bản bạn nhận được ở trên? Nếu ai đó có quyền truy cập vào nó, nó có thể hữu ích để chúng ta có thể xem toàn bộ bối cảnh.
Jason R

Câu trả lời:


5

Đạo hàm của bạn là chính xác.

K(t)=Một ˉ KP¯= =P(t|t-1)K(t)= =MộtK¯

Đây có phải là sự nhầm lẫn của bạn:

  1. Tại sao họ không có thuật ngữ trong các biểu thức ma trận hiệp phương sai và hiệp phương sai Kalman?t|t-1
  2. Làm thế nào điều này có thể là "văn phòng phẩm" khi phái sinh của bạn cho thấy rằng đó là thời gian khác nhau?

  1. Lựa chọn sai của ký hiệu trên phần của cuốn sách

P¯= =MộtP¯MộtT-MộtP¯CT(CP¯CT+R)-1CP¯MộtT+QP¯

  1. Hiểu lầm từ "văn phòng phẩm".

PKP¯K¯

  • Giá trị trước đây của bản thân
  • MộtCMộtC
  • QR

KPy


Phần kết luận:

Các phương trình "biến đổi theo thời gian" mà bạn rút ra tương đương với các phương trình trong sách. Bên cạnh đó, sự khác biệt về công chứng, có một sự hiểu lầm nhỏ về phía bạn về những gì thay đổi và những gì không.


1
Tôi không nhớ vấn đề tôi gặp phải là gì khi tôi đặt câu hỏi, nhưng bây giờ nó có ý nghĩa. Cảm ơn!
Andreas

Tôi không hiểu lắm về điều này. Các phương trình cho bộ lọc Kalman không cố định sẽ trông như thế nào sau đó?
Sandu Ursu
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.