Столкнулся с необходимостью разработки фильтра Калмана для INS. Задача для меня новая, посему плаваю во многих аспектах.
С алгоритмом работы разобрался. С матрицами перехода и измерений разобрался. Проблема возникла с составлением ковариационных матриц шума процесса и шума наблюдений. Не могу понять, откуда брать компоненты.
Можете помочь чем-то? Объяснить, что и откуда берется.

Как вариант - методом тыка подобрать, я как-то использовол этот метод - инфы по шумам для моей задачи небыло в принципе, так подбирал эксперементально, по наилучшему результату. Хотя в какой-то книге что-то по этому поводу было, но там всё тоже не так просто получалось, мне оказалось проще побобрать тыком (экспериментом). Книгу с ходу не помню, нет с собой архива - если не подскажут - напишите в личку, посмотрю как смогу.

Ну шум будет стандартный - гироскоп+одометр, в принципе, взаимонезависимые и некореллируемые, поэтому, насколько я понял, первая ковариационная матрица процесса будет диагональной с главными элементами в виде квадрата дисперсий.
Методом ты - как именно?

у меня было 2 сигнала - сигнал с датчика и сигнал управления системой.
Соответственно 2 шума - шум измерения и шум системы (управления), эти 2 значения я и подбирал.
Если речь идёт о этих данных.
Всё остальное впринципе просто, если есть модель системы и данные по шумам.

я не большой специалист в кальмановской фильтрации, но сталкиватся с этим приходилось часто.
В моем случае измеряемая величина была одна - растояние. Тогда:

a = [1 dt dt^2/2; 0 1 dt; 0 0 1]; % transition matrix
c = [1 0 0]; % measurement matrix

xhat = [yym(1); 0; 0]; % initial state vector
E = ([dt^3/6 dt^2/2 dt]);
Q = accelnoise^2 * E' * E;

где Q - искомая ковариационная матрица

diwil, можно описать, что за формулы Вы привели? И что за операторы применяли? Я не совсем понял суть.

Builder, можете описать алгоритм своего примера? Данные по шумам гироскопа и одометра берутся из характеристик изделия, так что можно полагать, что шумовые характеристики известны.