在残差检查方面需要进行统计检验。
如何在matlab中测试残差？我正在策划它。
- 我发现创新项以曲折的方式在零附近大幅波动。
- 创新预期为零吗？如果是的话怎么做？
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据我了解，收敛后的 EKF 创新应该是一个以 0 为中心的正态分布。但是，如果您进行精确初始化，这不是问题。
我只是在脑海中这样做，所以我可能会在那里出错 - 但它们的协方差矩阵应该是HPH'+R（遵循http://en.wikipedia.org/wiki/Extended_Kalman_filter表示法）。
要显示正态性，您可以绘制直方图和/或 qq 图。为了确认 0 中心，t 检验可能很好，如果它与协方差矩阵一致，甚至可能是卡方检验。
只要确保您始终使用协方差矩阵正确缩放即可。
当您描述大波动时，看起来某些矩阵选择不当。
于 2014-07-03T10:27:19.020 回答
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为了回答您的问题，我将您引导至悉尼大学 ACFR数据融合笔记中有关卡尔曼滤波的良好资源。阅读第 55-60 页。
这是 pp.55 的摘录，描述了 pp.58 上的图像：
需要注意的最重要的一点是创新序列是零均值和白色，并且大约 65% 的所有创新都位于“one-sigma”标准偏差范围内。
换句话说，创新序列应该是零均值并且其值的 65% 在 0 的一个标准差内。此外，95% 的值应该在三个标准差内。这些属性来自正态分布的定义。
于 2015-01-09T11:28:29.407 回答