Правильное ошибочное использование ковариации оценки состояния и оценки состояния расширено или сигма-точечный фильтр Калмана, или фильтр частиц и измерения
Команда correct
обновляет ошибочную ковариацию оценки состояния и оценки состояния extendedKalmanFilter
, объект unscentedKalmanFilter
или particleFilter
с помощью измеренной системы выходные параметры. Чтобы реализовать расширенный или сигма-точечный фильтр Калмана или фильтр частиц, используют correct
и команды predict
вместе. Если измерение текущей производительности существует, можно использовать correct
и predict
. Если измерение отсутствует, можно только использовать predict
. Для получения информации о порядке, в котором можно использовать команды, смотрите Используя, предсказывают и исправляют Команды.
[CorrectedState,CorrectedStateCovariance]
= correct(obj,y)
[CorrectedState,CorrectedStateCovariance]
= correct(obj,y,Um1,...,Umn)
[
исправляет оценку состояния и ошибочную ковариацию оценки состояния расширенного или сигма-точечного фильтра Калмана или объекта CorrectedState
,CorrectedStateCovariance
]
= correct(obj
,y
)obj
фильтра частиц с помощью измеренного вывода y
.
Вы создаете obj
с помощью extendedKalmanFilter
, unscentedKalmanFilter
или команд particleFilter
. Вы задаете функцию изменения состояния и функцию измерения вашей нелинейной системы в obj
. Вы также задаете, являются ли условия шума процесса и измерения дополнением или недополнением в этих функциях. Свойство State
объектно-ориентированной памяти последнее предполагаемое значение состояния. Примите, что на временном шаге k
, obj.State
. Это значение является оценкой состояния за время k
, оцененное использование измеряло выходные параметры до времени k-1
. Когда вы используете команду correct
с измеренной системой вывод y[k]
, программное обеспечение возвращает исправленную оценку состояния в CorrectedState
вывод. Где оценка состояния во время k
, оцененное использование измеряло выходные параметры до времени k
. Команда возвращает ошибочную ковариацию оценки состояния в CorrectedStateCovariance
вывод. Программное обеспечение также обновляет свойства State
и StateCovariance
obj
с этими исправленными значениями.
Используйте этот синтаксис, если измерение функционирует h, который вы задали в obj.MeasurementFcn
, имеет одну из следующих форм:
y(k) = h(x(k))
— для аддитивного шума измерения.
y(k) = h(x(k),v(k))
— для неаддитивного шума измерения.
Где y(k)
, x(k)
и v(k)
является измеренный вывод, состояния и шум измерения системы на временном шаге k
. Единственные входные параметры к h являются шумом измерения и состояниями.
[
задает дополнительные входные параметры, если функция измерения системы требует этих входных параметров. Можно задать несколько аргументов.CorrectedState
,CorrectedStateCovariance
]
= correct(obj
,y
,Um1,...,Umn
)
Используйте этот синтаксис, если функция измерения h имеет одну из следующих форм:
y(k) = h(x(k),Um1,...,Umn)
— для аддитивного шума измерения.
y(k) = h(x(k),v(k),Um1,...,Umn)
— для неаддитивного шума измерения.
Команда correct
передает эти входные параметры функции измерения, чтобы вычислить предполагаемые выходные параметры.
clone
| extendedKalmanFilter
| initialize
| particleFilter
| predict
| unscentedKalmanFilter