01-参数估计算法解惑.md

参数估计算法解惑

[TOC]

双向滤波平滑和RTS平滑的关系？平滑后能提高多少精度？

• 我的理解，RTS和双向滤波等价，比单向滤波精度高，全高斯白噪声理想情况精度高一倍；双向滤波是从前往后算一遍，存下状态向量、协方差，再从后往前算一遍，前后的结果取加权平均；RTS也是先从前往后算一遍，存的量更多，但从后往前算可以直接出平滑后的结果
• 平滑结果是前向滤波、反向滤波的加权平均，假设前后向滤波协方差都是0.5，那加权平均之后就变成0.25，内符合精度高一倍，实际有一些系统误差，有一些非高斯白噪声，到不了这效果。
• RTKLIB 后处理模式下就可以选择前向滤波、后向滤波，双向滤波平滑。

卡尔曼滤波时间更新、量测更新可以迭代吗？

卡尔曼滤波 PQR 参数设置？

最小二乘迭代本质是梯度下降吗，是否会陷入局部最优？

白噪声、随机游走、马尔科夫噪声，在卡尔曼滤波处理中处理方法？

为何CV模型中位置速度都加过程噪声，CA模型只给加速度加过程噪声？

卡尔曼滤波的改进这么多？抗差、自适应、序贯、平方根、信息，为啥开源程序很少用？

• 周峰： 这些各种改进基本是为了发文章，用的数据也是有选择性的，适用性不强，开源软件需要经得起各类人各种数据的考研，肯定是选用成熟的理论和算法。

能否用 Ceres-Solver 实现卡尔曼滤波？

都说图优化计算量比卡尔曼滤波大，大了多少？有无落地的图优化？

图优化是不是可以理解为具有卡尔曼滤波里自适应量测噪声的效果

最小二乘量测个数必须大于参数，卡尔曼滤波是否也如此？不足够四颗卫星也能定位？

• 周峰：卡尔曼滤波有状态更新，其实是对估计参数做了约束，相当于多了伪观测方程；即使不是4颗卫星，但是看上去参数仍然是可估的，当然这个参数估计不一定是最优的。