Statistika və nəzarət nəzəriyyəsində xətti kvadratik qiymətləndirmə kimi də tanınan Kalman filtrasiyası, statistik səs-küy və … daxil olmaqla, zamanla müşahidə edilən bir sıra ölçmələrdən istifadə edən bir alqoritmdir.
Kalman filtrləri nə edir?
Kalman filtrləri birbaşa ölçülə bilməyən maraqların dəyişənlərini optimal şəkildə qiymətləndirmək üçün istifadə olunur, lakin dolayı ölçmə mövcuddur. Onlar həmçinin səs-küyün mövcudluğunda müxtəlif sensorlardan alınan ölçmələri birləşdirərək vəziyyətlərin ən yaxşı qiymətləndirilməsini tapmaq üçün istifadə olunur.
Kalman filtri niyə yaxşıdır?
Kalman filtrləri davamlı dəyişən sistemlər üçün idealdır. Onların üstünlüyü yaddaşda yüngül olmasıdır (əvvəlki vəziyyətdən başqa heç bir tarix saxlamağa ehtiyac yoxdur) və çox sürətlidir, bu da onları real vaxt problemləri və daxili sistemlər üçün yaxşı uyğunlaşdırır.
Kalman filtrləmə niyə bu qədər populyardır?
Keçmiş vəziyyətləri relinearizasiya etmək üçün pəncərəli kalman filtrindən istifadə etməklə və ya zaman addımları ilə əlaqəli müşahidələr apararkən normal tənliklərdən istifadə etmək çox vaxt daha asan olur. Bundan əlavə, kalman filtrinin kovariasiya matrisi zamanla müsbət olmayan yarımmüəyyənliyə çevrilə bilər.
İzləmə üçün Kalman filtri nədir?
Kalman filtrasiyası (KF) [5] hərəkət edən obyektləri izləmək üçün geniş istifadə olunur, onun köməyi ilə obyektin yerini ölçməklə onun sürətini və hətta sürətini təxmin edə bilərik.. Bununla belə,KF-nin dəqiqliyi izləniləcək hər hansı obyekt üçün xətti hərəkət fərziyyəsindən asılıdır.
