exponenta event banner

fusecovunion

Ковариационное слияние с использованием ковариационного союза

Описание

пример

[fusedState,fusedCov] = fusecovunion(trackState,trackCov) предохраняет состояния дорожки в trackState и соответствующие им ковариационные матрицы trackCov. Функция оценивает конденсированное состояние и ковариацию таким образом, чтобы поддерживать согласованность. Дополнительные сведения см. в разделе Согласованная оценка.

Примеры

свернуть все

Определите вектор состояния дорожек.

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

Определите 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 вектор слитого состояния и его ковариацию.

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

Использовать trackPlotter для построения графика результатов.

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')

Figure contains an axes. The axes with title Covariance Union Fusion contains 2 objects of type line. These objects represent Input Tracks, Fused Track.

Входные аргументы

свернуть все

Состояния дорожек, указанные как матрица N-на-М, где N - размерность состояния, а M - количество дорожек.

Типы данных: single | double

Ковариационные матрицы дорожек, заданные как массив N-на-N-на-М, где N - размерность состояния, а M - количество дорожек.

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Слитое состояние, возвращаемое как вектор N-by-1, где N - размерность состояния.

Конденсированная ковариационная матрица, возвращаемая как матрица N-на-N, где N - размерность состояния.

Подробнее

свернуть все

Согласованный оценщик

Согласованный оценщик - это оценщик, который сходится по вероятности к оцениваемой величине по мере роста размера выборки. В случае трекинга оценка положения является согласованной, если ее матрица ковариации (ошибки) не меньше ковариации фактического распределения истинного состояния относительно оценки. Ковариационный метод объединения гарантирует последовательность, гарантируя, что все отдельные средства и ковариации ограничены слитым средним и ковариацией.

Ссылки

[1] Рис, Стивен и Стивен Роджерс. «Обобщенный ковариационный союз: единый подход к слиянию гипотез в отслеживании». Транзакции IEEE ® по аэрокосмическим и электронным системам. Том 46, № 1, январь 2010 г., стр. 207-221.

Расширенные возможности

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™

.

См. также

|

Представлен в R2018b