Filtre de Kalman

De testwiki
Salta a la navegació Salta a la cerca

Plantilla:Falten referències El filtre de Kalman és un algorisme desenvolupat per Rudolf E. Kálmán el 1960 que serveix per poder identificar l'estat ocult (no mesurable) d'un sistema dinàmic lineal, igual que l'observador de Luenberger, però serveix a més quan el sistema està sotmès a soroll blanc additiu. La diferència entre ambdós és que en l'observador de Luenberger, el guany K de realimentació de l'error ha de ser escollit manualment, mentre que el filtre de Kalman és capaç d'escollir de manera òptima quan es coneixen les variàncies dels sorolls que afecten el sistema.

Cas de temps discret:

Es té un sistema donat per:

xk=Ak1xk1+Bk1uk1+wk1

zk=Ckxk+vk

on:

wk és soroll blanc de valor mitjà igual a zero i amb variància Qk en l'instant k

vk és soroll blanc de valor mitjà igual a zero i amb variància Rk en l'instant k

El filtre de Kalman permet identificar l'estat xk a partir de les mesures anteriors de uk, zk, Qk, Rk i les identificacions anteriors de xk.


Cas de temps continu:

Es té un sistema donat per:

ddtx(t)=A(t)x(t)+B(t)o(t)+w(t)

z(t)=C(t)x(t)+v(t)

on:

w(t) és soroll blanc de valor mitjà igual a zero i amb variància Q(t) en l'interval de temps descrit com t.

v(t) és soroll blanc de valor mitjà igual a zero i amb variància R(t) en l'interval de temps descrit com t.

El filtre de Kalman permet identificar l'estat x(t+dt) a partir de les mesures anteriors de u(t), z(t), Q(t), R(t) i les identificacions anteriors de x(t).


En el cas que el sistema dinàmic sigui no-lineal, és possible usar una modificació de l'algorisme anomenada "filtre de Kalman estès", el qual linealitzar el sistema al voltant del x^(t) identificat realment, per calcular el guany i la direcció de correcció adequada. En aquest cas, en comptes d'haver matrius A, B i C, hi ha dues funcions f(x,u,w) i h(x,v) que venen la transició d'estat i l'observació (la sortida contaminada) respectivament.

Vegeu també

Enllaços externs

Plantilla:Autoritat