Mehsoft & Korvax
Mehsoft
Привет, я тут немного подкручивал алгоритм слияния данных для нашего парка дронов. Ты новый фильтр Калмана уже проверял?
Korvax
Привет,
Скорость сходимости фильтра Калмана выросла на 12%, но я заметил постоянную систематическую ошибку в оценке скорости. Порекомендую перенастроить матрицу ковариации шума процесса для режимов с большим углом крена. И ещё, остаточные отклонения по-прежнему не гауссовские — может, стоит добавить этап отбрасывания выбросов до обновления.
Mehsoft
Хорошие данные, но этот уклон — повод для беспокойства. Подкручу Q для более выраженной динамики, связанной с уклоном, и добавлю Huber loss перед обновлением. Посмотрим, успокоятся ли остатки.
Korvax
Отличный план, но следи за числовой устойчивостью при обновлении ковариации, когда убираешь Huber loss – может быть совсем непросто. Как только поправишь Q, нужно будет быстро провести Монте-Карло, чтобы проверить распределение остатков.
Mehsoft
Понял, буду следить за раздуванием ковариации, проверять число обусловленности и, если оно превысит порог, переключусь на классический алгоритм обновления. Как только Q будет настроен, напишу скрипт для 1000 итераций Монте-Карло и построю гистограмму остатков. Надеюсь, тогда остатки хотя бы отдаленно будут похожи на гауссиан, а не на какой-нибудь набор мусорных данных.
Korvax
Отлично. Следи за тем, чтобы резервный вариант сохранял симметрию при обновлении ковариации; любая асимметрия потом передастся дальше. Когда будешь строить график, наложи на него теоретическое гауссовское распределение, чтобы мы могли оценить расстояние Колмогорова — Смирнова. Это даст нам надёжный критерий, чтобы решить, закончили мы или нет.
Mehsoft
Отлично, я внедрим симметричное обновление в резервный вариант, добавлю PDF-наложение и посчитаем критерий Колмогорова-Смирнова. Тогда у нас будет понятный критерий завершения.