如何估计扩展卡尔曼滤波器中R的参数

Question

任何人都知道如何估算R中扩展KF的参数？请教育我，谢谢。我之前尝试过KF，但没有为延长的KF工作？现有包裹吗？

具体来说，我的问题是： Y（t）= F（X（t））+ w1， X（t）=α+β* X（t-1）+ w2，

其中F是非线性函数，假设w1和w2是iid，我们如何估计函数F（）中的参数alpha，beta和几个参数。

非常感谢。

Answer 1

R取决于您的测量值和拍摄方式，而不是物理模型。应该是对角的。

作为过滤器的一部分，您必须计算创新。只需了解创新（预期测量和实际测量的误差）。对于你的R矩阵，这个错误顺序应该没问题。

另一种思维方式是R是（测量噪声）^ 2的对角线。如果您正在处理相机并且校准良好，则错误不应超过2个像素。尝试给出从1到3.6的值。它应该是实验性的，但是你知道什么参数意味着它也很重要。

Answer 2

也许这＆gt;＆gt; http://www.stat.berkeley.edu/~brill/Stat248/kalmanfiltering.pdf＆gt;＆gt; 可以帮助你。这是对卡尔曼滤波器的r包的概述，似乎有一部分用于sspir包内的扩展版KF。