Сравнение UKF и CDKF, снова про Калман Опции

[pdk]

Есть ли у кого практический опыт работы с этими фильтрами?

Буду благодарен за советы, есть пара вопросов

1) При определенных начальных значениях у UKF нарушается положительная определенность ковариационной матрицы. Ничего лучше как подменять ковариационную матрицу матрицей шума модели не придумал. Есть ли более "эстетичные" способы.

2) В алгоритме UKF есть набор весов Wi, причем для моего случая их значения ~10e5, интуиция подсказывает что следствием таких больших коэффициентов будет чувствительность к вычислительным ошибкам. Авторы об этом как-то умолчали. В CDKF на первый взгляд такой проблемы нет.

3)Сравнивая CDKF и UKF авторы пишут о близости результатов на практических задачах. Но в UKF коэффициент перед матрицей квадратного корня ~3e-3 а в CDKF ~1.7. Т.е. 3 порядка разницы в размере облака сигма точек!!! Неужели при это действительно так мало влияет на результат?


Подробно описание фильтров есть здесь:
http://speech.bme.ogi.edu/publications/ps/merwe04.pdf