У меня есть EKF с 28 внутренними переменными состояния, и я обновляю его, измеряя 10 значений.Таким образом, dim (H) = (10 x 28).
Чтобы проверить фильтр, я уменьшаю погрешность измерения до 0. Если H будет квадратным, я получу S = H * P * Ht;K = P * Ht * S ^ -1 = H ^ -1;
После этапа обновления я сравниваю прогнозируемое измерение значения текущего состояния с последним измерением и ожидаю, что они будут одинаковыми.Например, состояние должно быть полностью получено из последнего измерения, когда погрешность измерения равна 0.
Но это не так для меня - я вижу большой и ненулевой остаток, если я пытаюсь обновить снова.Каково ожидаемое поведение фильтра Калмана в этом случае?