칼만 필터: 두 판 사이의 차이
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이 공식은 계산 량이 적고 거의 항상 실제에 사용되지만, 최적의 이득일 때만 성립한다. 만약 수치 정밀도가 낮거나, 최적이 아닌 칼만 이득을 사용할 경우, 이 단순는 성립하지 않는다. 그런 경우에는 유도한 후부 잔차 공분산 공식을 사용해야만 한다.
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최적의
<math>
\begin{bmatrix}
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1) <math> \hat{\textbf{x}}_{t|t-1} </math>은 표준 칼만 필터를 통하여 추정된다;
2) <math> y_{t|t-1} = z(t) - \hat{\textbf{x}}_{t|t-1} </math>은 표준 칼만 필터의 추정을 고려함으로써 생성된
3) 변수 <math> \hat{\textbf{x}}_{t-i|t} </math> (<math> i = 0,\ldots,N </math>) 는 새로운 변수이다
4) 이득은 다음의 개요에 따라 계산된다:
줄 232 ⟶ 231:
</math>
여기서 <math> P </math> 와 <math> K </math> 은 표준 칼만 필터의 예측
만약 추정
<math>
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