Precision Evaluation in Discrete Kalman Filtering: A Posteriori Perspective
Notice bibliographique
Résumé
This manuscript is focused on standardizing the process of the a posteriori precision evaluation in discrete Kalman filtering. Although the a posteriori precision evaluation of the solution was considered as indispensable within the method of least squares, the solution of a Kalman filter shows a lack of a posteriori precision evaluation for too long. Even worse, there often exists appalling confusion about what is considered as the a posteriori precision of the solution in Kalman filtering. The authors hereto propose to put the a posteriori precision evaluation of the solution into practice at four different levels in Discrete Kalman filtering through estimating: (i) the a posteriori variance of unit weight (or reference variance), (ii) the separate a posteriori variance factors for the process and measurement noise vectors, respectively, (iii) the individual a posteriori variance factors for the independent noise groups, and (iv) the individual a posteriori variance factors (or components) for the independent process noise factors and measurement types. A working example is presented to illustrate the proposed a posteriori precision evaluation in Kalman filtering using a road test based on the double-differenced GPS L1 C/A, L1 and L2 carrier phases and the specific force and angular rate measurements from an MEMS IMU. With the rapidly increasing utilization of the Kalman filter in modern applications, the inclusion of the proposed a posteriori solution precision evaluation, as part of the standard solution, in discrete Kalman filtering is not only necessary, but also can be expected to happen soon within our grasp.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».