математика фильтра Калмана., как пересчитывать веса в ковариционной матрице Опции

[Serj78]

Требуется построить фильтр калмана для 2-х величин. это курс от ИНС и от GPS.
накачал некоторое количество информации, и понял, что подход Бесерского почему-то другой, нежели у буржуев ( в Навгеокоме статья, если надо, выложу.) у буржуев отсутствует формирующий фильтр, что по Бесекерскому есть модель нашего процесса. Пересчет весов вклада компонент вектора измерений как я понял, на каждом шаге вычисляется их дисперсий предыдущих оценок выходного вектора оценки состояния. мне пока не ясно КАК ИМЕННО МАТЕМАТИЧЕСКИ вычислять дисперсии и веса. если кто занимался этим, помогите, пожалуйста.

[pdk]

От исходников бы не отказался

Вот еще интересный проект: Исходники Кальмана для Motion Tracking

[wookX]

От исходников бы не отказался

Вот пожалуйста исходники от книги описанной выше.
Может у кого нибудь есть исходники от книжки Global Positioning System, Inertial navigation and Integration?

асколько я понял в моем случае надо воспользоваться Многомерным цифровым фильтром Калмана.
Для этого мне нужно получить:
1) Модель сообщения
2) Модель Наблюдения
3) Априорные данные
4) Уравнение Фильтра Калмана
5) Коеффициент Усиления
6) Апостериорная Матрица Дисперсий
7) Начальные условия

Но вот как это все применить для моего случая я не знаю

Прикрепленные файлы

 Kalman_Filtering___Theory_and_Practice_using_MATLAB__2nd_Ed.zip ( 36.41 килобайт ) Кол-во скачиваний: 279