Fuzja dwóch niezależnych pomiarów
Powiązany artykuł: Nawigacja inercyjna — IMU, INS i estymacja stanu
Podstawowy przykład łączenia pomiaru inercyjnego i zewnętrznego.
Dane wejściowe
Wyniki
| Estymata po fuzji | 11.6 |
|---|---|
| Waga pomiaru 1 | 0.2 |
| Waga pomiaru 2 | 0.8 |
| Wariancja wyniku | 0.8 |
Dwa niezależne, nieobciążone pomiary tej samej wielkości.
Równania i granice
x̂=(z1/R1+z2/R2)/(1/R1+1/R2)
Oba pomiary są nieobciążone, niezależne i mierzą to samo.
Interpretacja wyniku: Rachunek jest bezpośrednim obliczeniem podanych równań. Nie oznacza to dokładnego odwzorowania obiektu rzeczywistego: trafność fizyczna pozostaje ograniczona przez jawne założenia modelu.
Podstawa konkretnego równania
A. Gelb (ed.), Applied Optimal Estimation — skalarny filtr Kalmana, kowariancja, obserwowalność i fuzja pomiarów. Powiązanie z tym kalkulatorem: x̂=(z1/R1+z2/R2)/(1/R1+1/R2).
Odtwarzalny przypadek dla danych domyślnych
Statyczny punkt regresyjny. Wartości wejściowe, oczekiwane wyniki i tolerancje są publikowane, aby zmianę modelu można było wykryć i niezależnie odtworzyć.
Dane wejściowe
| Parametr | Wartość |
|---|---|
| Pomiar 1 | 10 – |
| Wariancja 1 | 4 – |
| Pomiar 2 | 12 – |
| Wariancja 2 | 1 – |
Oczekiwane wyniki i tolerancje
| Wynik | Wartość oczekiwana | Tolerancja bezwzględna |
|---|---|---|
| Estymata po fuzji | 11.6 | 1.16e-8 |
| Waga pomiaru 1 | 0.2 | 2.0e-10 |
| Waga pomiaru 2 | 0.8 | 8.0e-10 |
| Wariancja wyniku | 0.8 | 8.0e-10 |