As a follow-on course to "Kalman Filter Boot Camp", this course derives the steps of the linear Kalman filter to give understanding regarding how to adjust the method to applications that violate the standard assumptions. Applies this understanding to enhancing the robustness of the filter and to extend to applications including prediction and smoothing. Shows how to implement a target-tracking application in Octave code using an interacting multiple-model Kalman filter.
Linear Kalman Filter Deep Dive (and Target Tracking)
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Linear Kalman Filter Deep Dive (and Target Tracking)
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Applied Kalman Filtering
Dozent: Gregory Plett
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 21 Stunden
3 Wochen bei 7 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Describing the role of all Kalman-filter variables
- Kategorie: Understanding purpose of sequential-probabilistic-inference steps
- Kategorie: Modifying Kalman-filter steps to enable applications that violate the standard assumptions
- Kategorie: Modifying Kalman-filter steps to make it more robust
- Kategorie: Implement a Kalman filter for a target-tracking application
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
September 2024
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26 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Applied Kalman Filtering
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Knowing how to derive the steps of the Kalman filter is important for understanding the assumptions that are made and to be able to re-derive the steps for different assumptions. This week, you will learn how to derive the steps and will gain insight into how the Kalman filter works.
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7 Videos12 Lektüren6 Aufgaben1 Diskussionsthema
Last week, you learned the assumptions made when deriving the Kalman filter. What if these assumptions are not met correctly? What if numeric roundoff error causes failure? This week, you will learn how to solve problems with the standard Kalman filter.
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7 Videos7 Lektüren7 Aufgaben3 Unbewertete Labore
The standard linear Kalman filter works well for state estimation, but can be extended to implement prediction and smoothing as well. Further, we can speed up the steps or even eliminate steps in some circumstances. This week, you will learn some extensions and refinements to linear Kalman filters.
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7 Videos7 Lektüren7 Aufgaben3 Unbewertete Labore
A popular application of Kalman filters is to track (usually non-cooperating) targets. This week, you will learn how to implement standard and specialized Kalman filters suited for target tracking.
Das ist alles enthalten
6 Videos6 Lektüren6 Aufgaben2 Unbewertete Labore
Dozent
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