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- ¿Qué es la ganancia de filtro de Kalman??
- ¿Qué hace un filtro Kalman extendido??
- ¿Por qué el filtro extendido de Kalman no es óptimo??
¿Qué es la ganancia de filtro de Kalman??
La ganancia de Kalman es el peso dado a las mediciones y la estimación de estado actual, y se puede "sintonizar" para lograr un rendimiento particular. Con una alta ganancia, el filtro impone más peso en las mediciones más recientes y, por lo tanto, se ajusta a ellos de manera más contundente.
¿Qué hace un filtro Kalman extendido??
El filtro Kalman extendido (EKF) maneja los modelos de proceso no lineal y medición al recurrir a la linealización para la propagación de la matriz de covarianza de error y el cálculo de Kalman ganan el cálculo.
¿Por qué el filtro extendido de Kalman no es óptimo??
EKF no es óptimo (principalmente)
Esto sucede porque el EKF se aproxima a las transiciones y mediciones de estado utilizando expansiones lineales de Taylor, lo que hace que la bondad de la aproximación dependa del grado de no linealidad de las funciones aproximadas y de la incertidumbre de su creencia gaussiana [2] [5].
