检查输出估计误差

输出估计误差是被测输出，y，及估计的产量，yEstimated．利用系统的测量功能，可以得到每个时间步长的估计输出。例如,如果vdpMeasurementFcn.m是非线性系统的测量函数，使用扩展卡尔曼滤波对象进行状态估计，obj，你可以使用当前状态估计来计算估计输出:

yEstimated = vdpMeasurementFcn (obj.State);estimationError = y-yEstimated;

在这里obj。状态是状态值 $$\stackrel{＾}{x}［k|k-1］$$的状态估计之后预测命令。 $$\stackrel{＾}{x}［k|k-1］$$预测的状态是时间的估计吗k，使用测量输出估计到之前的时间k - 1．

如果你正在使用extendedKalmanFilter或unscentedKalmanFilter，你也可以使用剩余得到估计误差:

[残余,residualCovariance] =剩余(obj, y);

估计误差(残差)必须具有以下特征:

模拟数据的状态估计误差检验

当你模拟非线性系统的输出数据并使用这些数据进行状态估计时，你就知道了真实的状态值。您可以计算估计状态值和真实状态值之间的误差，并对误差进行分析。在任何时间步长的估计状态值就是存储的值obj。状态的状态估计之后预测或正确的命令。状态估计误差必须满足以下特点:

还可以计算状态估计误差的协方差，并将其与存储在StateCovariance属性的。相似的值增加了过滤器性能的可信度。