Matriz de covarianza de error de filtro de Kalman

1. ¿Qué es la matriz de covarianza de error en el filtro Kalman??
2. ¿Cuál es la matriz de covarianza de error??
3. ¿Cómo se inicializa la matriz de covarianza de un filtro Kalman??
4. ¿Qué es la covarianza de error de fondo??

¿Qué es la matriz de covarianza de error en el filtro Kalman??

El filtro Kalman (KF) es un esquema recursivo que propaga una estimación actual de un estado y la matriz de covarianza de error de ese estado hacia adelante en el tiempo. El filtro combina de manera óptima la nueva información introducida por las mediciones con información anterior incorporada en el estado anterior con una matriz de ganancia de Kalman.

¿Cuál es la matriz de covarianza de error??

La matriz de covarianza de error (ECM) es un conjunto de datos que especifica las correlaciones en los errores de observación entre todos los pares posibles de niveles verticales. Se da como una matriz bidimensional, de tamaño NXN, donde n es el número de niveles verticales en los productos de datos de sonido.

¿Cómo se inicializa la matriz de covarianza de un filtro Kalman??

Dado que el modelo del filtro Kalman no comienza con ninguna medida antigua, el vector de estado inicial x0 se elige para ser cero. La matriz de covarianza inicial se elige igual a una matriz diagonal con un valor igual a 10. El valor de la varianza del ruido R se elige para ser igual a una constante = 0.05.

¿Qué es la covarianza de error de fondo??

Matrices de covarianza de error de fondo (b): describe errores en el estado de fondo (pronóstico del análisis anterior). Depende de los errores de análisis de la asimilación anterior y del error del modelo de pronóstico.