呼出し手順
[x1,p1]=srkf(y,x0,p0,f,h,q,r)
引数
- f, h
カレントのシステム行列
- q, r
ダイナミクスおよび観測ノイズの共分散行列
- x0, p0
t=-1までのデータに基づくt=0における状態量推定値および誤差共分散
- y
カレントの観測出力
- x1, p1
t=0までのデータに基づくt=1における状態量推定値および誤差共分散
説明
この関数はカルマンフィルタの平方根型です.
このフィルタは,特に動的ノイズ共分散 q
が小さい場合に,
数値的安定性の点で通常のカルマンフィルタよりも効率的です.
実際, 正定であるべき状態量の誤差共分散p
の
不定の数値表現が不定となることを防止します.
つまり, srkf
の目的は,
コレスキー分解アルゴリズムによりp
を伝播させることです.
これらの係数は,p
をその基本形式に保ったままで ,
アルゴリズムの各ステップで更新できます.
例
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