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.

[krutskikh]

Могу помочь Вам компонентом на Borlan Delphi 6.0 с примером.

В данном примере Вы можете изменить режим фильтра (фильтр с конечной памятью или фильтр с бесконечной памятью), задать порядок фильтра (от 0 до 10), установить размер усредняющего окна( 0 до 189, по сути полосу фильтра) и включить или выключить шум. Тестовая последовательностьпредставляет собой период синусоиды с наложенным или отсутствующим шумом. Перед началом тестирования нажмите кнопку "Сбросить фильтр". Далее можно исследовать работу фильтра в пошаговом режиме (кнопка "Очередной шаг") или запустить цикл (кнопка "Цикл"). Можно исследовать прогнозирующие возможности фильтра. Понятно, что этому должен предшествовать этап фильтрации (с точки зрения оценки вектора состояния фильтра это очень напоминает процесс обучения устройств, реализующих класс нелинейных оценок и более известных как искусственные нейронные сети)

Всего доброго друг!

Прикрепленные файлы

 filteringbase_d6.zip ( 103.4 килобайт ) Кол-во скачиваний: 82