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.
 
== Fixed-lag고정 smoother지연 스무더 ==
최적의 Fixed-lag고정 지연 smoother는스무더는 <math>\textbf{z}_{1}</math>에서 <math>\textbf{z}_{k}</math>까지의 측정값을 이용하여 주어진 fixed-lag고정된 지연값 N을 통해 최적의 <math>\hat{\textbf{x}}_{k - N | k}</math> 추정을 제공한다. 이것은 규정된위의 상태를이론에서 통하여상태 앞선벡터를 이론을확장 이용해정의해 전달할아래와 같이 있고,유도할 필터의 주요 방정식은 다음과 같다있다.
 
<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 혁신이다혁신(잔차)이다.
 
3) 변수 <math> \hat{\textbf{x}}_{t-i|t} </math> (<math> i = 0,\ldots,N </math>) 는 새로운 변수이다,. i.e. 이것은 표준 칼만 필터에서는 나타나지 않는다;
 
4) 이득은 다음의 개요에 따라 계산된다:
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</math>
 
여기서 <math> P </math> 와 <math> K </math> 은 표준 칼만 필터의 예측 에러오차 공분산과 이득이다.
 
만약 추정 에러오차 공분산을 정의한다면 다음과 같다.
 
<math>