如何估计R中扩展卡尔曼滤波器的参数

Question

任何人都知道如何估计扩展KF中的参数R？请教育我，谢谢。我之前尝试过KF，但没有扩展KF？有没有现有的软件包？

具体而言，我的问题是： Y（T）= F（X（t））的+ W1， X（T）=α+β* X（T-1）+ W 2，

其中F是一个非线性函数，w1和w2被假定为iid，那么我们如何估计函数F（）中的参数α，β和几个参数。

非常感谢。

Answer 1

R取决于您的测量结果和采取它们的方式，而不是物理模型。应该是对角线。

作为您的过滤器的一部分，您必须计算创新。只需看一下创新（预期测量和实际测量的误差）。你的R矩阵的错误顺序应该是正确的。

思维的另一种方法是，R是对角线（测量噪声）^ 2。如果您正在处理相机并且它已经很好地校准，那么误差不会超过2个像素。尝试给出从1到3.6的值。它应该是实验性的，但是知道参数的含义也很重要。

Answer 2

也许这>>http://www.stat.berkeley.edu/~brill/Stat248/kalmanfiltering.pdf >> 可以帮到你。这是卡尔曼滤波器r包的概述，似乎是sspir包中KF扩展版本的一部分。