Как оценить параметры в R для расширенного фильтра Калмана

Question

Кто-нибудь знает, как оценить параметры в R для расширенного KF? Пожалуйста, просветите меня, спасибо. Я пробовал KF раньше, но не удался для расширенного KF? существует ли существующий пакет?

В частности, моя проблема: Y (t) = F (X (t)) + w1, X (t) = альфа + бета * X (t-1) + w2,

где F - нелинейная функция, предполагается, что w1 и w2 - iid, как мы можем тогда оценить параметры alpha, beta и несколько параметров в функции F ().

Большое спасибо.

Answer 1

R зависит от ваших измерений и способа их проведения, а не от физической модели. Должно быть по диагонали.

Как часть вашего фильтра, вы должны рассчитать инновацию . Просто взгляните на инновации (ошибка ожидаемого измерения и фактического измерения). Этот порядок ошибок должен быть в порядке для вашей матрицы R.

Другой способ мышления заключается в том, что R является диагональю (шума измерения) ^ 2. Если вы имеете дело с камерой, и она хорошо откалибрована, ошибка не должна превышать 2 пикселя. Попробуйте дать значения от 1 до 3,6. Он должен быть экспериментальным, но также важно, чтобы вы знали, что означают параметры.

Answer 2

Возможно, это >> http://www.stat.berkeley.edu/~brill/Stat248/kalmanfiltering.pdf >> может помочь вам.Это обзор r-пакетов для фильтра Калмана, и, похоже, часть расширенной версии KF внутри пакета sspir.