фильтрация по Калману, методом квадратного корня Опции

[Jools]

Привет!

Интересует описание алгоритма фильтрации Калмана методом квадратного корня.

Важна любая информация (чем больше ссылок, тем лучше), но на русском актуальнее .

Заранее благодарен.

Сообщение отредактировал Jools - Aug 4 2006, 12:39

[witcherry]

Может, что подойдет.

Здесь про Кальмана и его работы: http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/#Anchor-49575

статья "An Introduction to the Kalman Filter" Gary Bishop, Greg Welch, 81 страница: http://www.cs.unc.edu/~tracker/media/pdf/S...ursePack_08.pdf

то же самое, но коротенечко, на 16 страницах "kalman_intro.pdf"

Статья Кальмана 1960г, когда он его и придумал "Kalman1960.pdf"

Если кому интересно - применение фильтра в US Army "Projecting Ice-Affected Streamflow
by Extended Kalman Filtering" :
www.crrel.usace.army.mil/techpub/CRREL_Reports/reports/CR97_08.pdf

Статьи D.J. Dailey: http://www.its.washington.edu/its_pubs.html
в основном посвещены использованию фильтра Кальмана для алгоритма предсказания времени прибытия ТС (An Algorithm for Predicting the Arrival Time of Vehicles)

Фильтр Кальмана на русском: http://www.basegroup.ru/filtration/kalmanfilter.htm

Тоже очень интересуют практические реализации.

Может, кто-нибудь использовал фильтр Калмана для научных работ?
Мне чешется, как дисер написать охота, но материала мало. Основано на фильтре Калмана, но ничего придумать-дополнить не в состоянии, а простой реализацией не отделаться, надо придумывать, я типа математик...

Может, кто-нить что-нить придумывал? Поделитесь, хоть что тут придумать можно?

Пожалуйста.....

Прикрепленные файлы

 kalman_intro.pdf ( 141.57 килобайт ) Кол-во скачиваний: 183
 Kalman1960.pdf ( 167.49 килобайт ) Кол-во скачиваний: 201

 

[NickNich]

Строить дисер только на ФК - опасно. Тема настолько изъезжена, что надо иметь очень мощного научного руководителя, чтобы этот дисер защитить ). Сейчас ФК - хорошо отработанный прикладной инструмент, как ДПФ и прочие штуки цифровой обработке сигналов.

Можно что-то написать, если расширить тему в область оценивания состояния нелинейной системы со стохастической динамикой. Но это область настолько сложная и обширная, что тут шеф должен указать в каком направлении двигаться, чтобы ему не страшно было представлять Вашу будущую работу на совете.

Если уж совсем припрет делать дисер из фильтра Калмана, то имеет смысл рассмотреть связь ФК с нейронными сетями или подробно разобрать какой-нить случай негауссова распределения шумов состояния и измерения для нелинейной динамической системы. Эти негауссовые распределения все равно аппроксимируются рядом из гауссиан, в результате оценка такой системы делается через банк расширенных калмановских фильтров.

Сообщение отредактировал NickNich - Aug 18 2006, 13:38