fusecovunion

Сплав ковариации с помощью объединения ковариации

Синтаксис

[fusedState,fusedCov] = fusecovunion(trackState,trackCov)

Описание

пример

[fusedState,fusedCov] = fusecovunion(trackState,trackCov) плавит состояния дорожки в trackState и их соответствующих ковариационных матрицах trackCov. Функция оценивает сплавленное состояние и ковариацию способом, которая поддерживает непротиворечивость. Для получения дополнительной информации смотрите Сопоставимое Средство оценки.

Примеры

свернуть все

Задайте вектор состояния дорожек.

x(:,1) = [1;2;0];
x(:,2) = [2;2;0];
x(:,3) = [2;3;0];

Задайте ковариационные матрицы дорожек.

p(:,:,1) = [10 5 0; 5 10 0;0 0 1];
p(:,:,2) = [10 -5 0; -5 10 0;0 0 1];
p(:,:,3) = [12 9 0; 9 12 0;0 0 1];

Оцените сплавленный вектор состояния и его ковариацию.

[fusedState,fusedCov] = fusecovunion(x,p);

Используйте trackPlotter, чтобы построить результаты.

tPlotter = theaterPlot('XLim',[-10 10],'YLim',[-10 10],'ZLim',[-10 10]);
tPlotter1 = trackPlotter(tPlotter, ...
    'DisplayName','Input Tracks','MarkerEdgeColor',[0.000 0.447 0.741]);
tPlotter2 = trackPlotter(tPlotter, ...
    'DisplayName','Fused Track','MarkerEdgeColor',[0.850 0.325 0.098]);
plotTrack(tPlotter1,x',p)
plotTrack(tPlotter2, fusedState', fusedCov)
title('Covariance Union Fusion')

Входные параметры

свернуть все

Отследите состояния, заданные как N-by-M матрица, где N является размерностью состояния, и M является количеством дорожек.

Типы данных: single | double

Отследите ковариационные матрицы, заданные как N-by-N-by-M массив, где N является размерностью состояния, и M является количеством дорожек.

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Сплавленное состояние, возвращенное как N-by-1 вектор, где N является размерностью состояния.

Сплавленная ковариационная матрица, возвращенная как N-by-N матрица, где N является размерностью состояния.

Больше о

свернуть все

Сопоставимое средство оценки

Сопоставимое средство оценки является средством оценки, которое сходится в вероятности к количеству, оцениваемому, когда объем выборки растет. В случае отслеживания оценка положения сопоставима, если ее ковариация (ошибка) матрица не меньше, чем ковариация фактического распределения истинного состояния об оценке. Метод объединения ковариации гарантирует непротиворечивость путем гарантирования, что все отдельные средние значения и ковариации ограничены сплавленным средним значением и ковариацией.

Ссылки

[1] Рис, Стивен и Стивен Роджерс. "Обобщенное Объединение Ковариации: Объединенный Подход к Слиянию Гипотезы в Отслеживании". IEEE® Transactions на Космических и Электронных системах. Издание 46, № 1, январь 2010, стр 207–221.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

|

Введенный в R2018b

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте