Statistika va nazorat nazariyasida chiziqli kvadratik baholash sifatida ham tanilgan Kalman filtrlash algoritm boʻlib, vaqt oʻtishi bilan kuzatilgan bir qator oʻlchovlardan foydalanadi, jumladan statistik shovqin va …
Kalman filtrlari nima qiladi?
Kalman filtrlari qiziqishlar oʻzgaruvchilarini toʻgʻridan-toʻgʻri oʻlchash mumkin boʻlmaganda ularni optimal baholash uchun ishlatiladi, lekin bilvosita oʻlchov mavjud. Ular, shuningdek, shovqin borligida turli sensorlar oʻlchovlarini birlashtirib, holatlarning eng yaxshi taxminini topish uchun ishlatiladi.
Nega Kalman filtri yaxshi?
Kalman filtrlari doimiy ravishda oʻzgaruvchan tizimlar uchun idealdir. Ularning afzalligi shundaki, ular xotirada yengil (oldingi holatdan boshqa tarixni saqlashga hojat yo‘q) va juda tezdir, bu ularni real vaqtda muammolar va o‘rnatilgan tizimlar uchun juda mos qiladi.
Nega Kalman filtrlash juda mashhur?
Oʻtgan holatlarni relinearizatsiya qilish yoki vaqt bosqichlari boʻyicha oʻzaro bogʻliq kuzatuvlar oʻtkazish uchun oynali kalman filtridan foydalanish koʻpincha oddiy tenglamalardanfoydalanish ancha oson boʻladi. Bundan tashqari, kalman filtrining kovariatsiya matritsasi vaqt o'tishi bilan ijobiy bo'lmagan yarim aniqlikka ega bo'lishi mumkin.
Kuzatuv uchun Kalman filtri nima?
Kalman filtrlash (KF) [5] harakatlanuvchi jismlarni kuzatishda keng qoʻllaniladi, uning yordamida biz uning joylashgan joyini oʻlchash orqali obʼyektning tezligini va hatto tezlashishini taxmin qilishimiz mumkin.. Biroq,KF aniqligi kuzatilishi kerak bo'lgan har qanday ob'ekt uchun chiziqli harakat taxminiga bog'liq.
