Approximation durch Linearisierung Idea Linearisierung der nichtlinear Funktion (Normal/Linear) Kalman Filter anwenden Systemmodell $$ \underline{x}_{k+1}=\underline{a}_{k}\left(\underline{x}_{k}, \underline{u}_{k}\right) \tag{Systemmodell} $$ Linearisierung der rechten Seite von $\text{(Systemmodell)}$ mit Taylor-Entwicklung von $\underline{\overline{x}}_k, \underline{\overline{u}}_k$ :
2022-06-30
Statische Systeme Ein-/Ausgang: Zufallsvektoren $\underline{u}_k$ und $\underline{y}_k$ ($k \in \mathbb{N}_0$ ist der Zeitschritt) $\underline{u}_k \in \mathbb{R}^P$ und $\underline{y}_k \in \mathbb{R}^M$ sind wertekontinuierlich Abbildung von $\underline{u}_k$ und $\underline{y}_k$ durch nichtlineare Abbildung
2022-06-30
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