Flitro di Kalman: Step 3

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Aggiornamento della matrice di correzione dello stato

Il guadagno Kk risulterà maggiore o minore a seconda se prevale l’incertezza dello stato Pk(-) o l’incertezza sulla misura Rk:
   Kk = Pk(-) C'k [Ck Pk(-) C'k + Rk]-1
 Esempio : Ck = I :

Kk = Pk(-)[Pk(-) + Rk]-1 = I  (per Pk(-) >> Rk)

Kk = Pk(-)[Pk(-) + Rk]-1 --> 0  (per Pk(-) << Rk)

Con Kk=I, posto che Ck = I, l'algoritmo dà piena fiducia alla misura effettuata. Per Kk tendente a zero, l'algoritmo tenderà a confermare il valore predetto dalla stima, come illustrato nel passo successivo.

Questa pagina è stata aggiornata il 26/02/01.

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