2016-03-11 1 views

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La matrice d'information est l'inverse de la matrice de covariance. Une matrice de covariance est définie positive symétrique et a donc un inverse unique, appelé la matrice d'information. Les filtres de Kalman peuvent être implémentés en utilisant l'un ou l'autre formulaire. Une des raisons pour sélectionner une implémentation de matrice d'information de préférence à une implémentation de matrice de covariance est qu'une matrice d'informations initialisée à zéro n'implique aucune information (variance infinie) sur chacun des états. On ne peut pas initialiser une matrice de covariance de cette façon - une variance finie doit être sélectionnée.

Le traitement de la matrice d'information diminue la complexité du traitement de mesure et augmente la complexité de la propagation de la covariance, mais ils sont mathématiquement équivalents pour un système linéaire. Quelques discussions sur Wikipédia:

https://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter#Information_filter