Расстояния между текущими и прогнозируемыми измерениями фильтра слежения
dist = distance(filter,zmeas)zmeasи соответствующие прогнозируемые измерения, вычисленные входным сигналом filter. Эта функция используется для назначения измерений трассам.
Это вычисление расстояния учитывает ковариацию предсказанного состояния и шум измерения.
dist = distance(filter,zmeas,measparams)MeasurementFcn фильтра.
Если фильтр является trackingKF или trackingABF , то вы не можете использовать этот синтаксис.
distance функция вычисляет нормированное расстояние между объектом фильтра и набором измерений. Это вычисление расстояния является вариантом расстояния Махаланобиса и учитывает остаточное (разность между измерением объекта и значением, предсказанным фильтром), остаточную ковариацию и шум измерения.
Рассмотрим расширенный фильтр Калмана с состоянием x и измерением z. Уравнения, используемые для вычисления остаточной, zres и остаточной ковариации, S, являются
zres = z - h (x),
S = R + HPHT,
где:
h - функция измерения, определенная в MeasurementFcn свойства фильтра.
R - ковариация шума измерения, определенная в MeasurementNoise свойства фильтра.
H - якобиан функции измерения, определенной в MeasurementJacobianFcn свойства фильтра.
Вычисление остаточной ковариации для других фильтров может незначительно отличаться от показанного, поскольку фильтры слежения имеют различные способы распространения ковариации в пространство измерения. Например, вместо использования якобиана функции измерения для распространения ковариации, некачественные фильтры Калмана производят выборку ковариации, а затем распространяют точки выборки.
Уравнение для расстояния Махаланобиса, d2, равно
d2 = zresTS-1z,
Функция расстояния вычисляет нормированное расстояние, dn, как
dn = d2 + log (| S |),
где log (| S |) - логарифм определителя остаточной ковариации S.
Термин log (| S |) указывает на треки, которые покрыты, что означает, что они предсказаны, но не обновлялись в течение длительного времени. Дорожки в этом состоянии могут сделать S очень большими, что приводит к меньшему расстоянию Махаланобиса относительно обновленных дорожек. Эта разница в значениях расстояний может привести к тому, что совмещенные дорожки будут неправильно обнаруживаться из обновленных дорожек. Термин log (| S |) компенсирует этот эффект, наказывая такие треки, предсказания которых весьма неопределенны.
clone | correct | correctjpda | initialize | likelihood | predict | residual