measurement-covariance
관측 공분산
각 센서 관측의 잡음 크기와 상관관계를 수치화한 공분산 행렬로서 필터의 칼만 게인 계산에 직접 영향을 준다. 센서별로 주파수와 노이즈 특성이 다르면 단일 공분산으로 묶는 대신 센서별 공분산을 사용해 업데이트의 신뢰도를 조정한다. 적절한 공분산 추정은 노이즈가 큰 저주파 센서의 관측을 과대평가하거나 빠른 센서의 정보를 과소평가하는 문제를 방지한다.
관측 공분산
각 센서 관측의 잡음 크기와 상관관계를 수치화한 공분산 행렬로서 필터의 칼만 게인 계산에 직접 영향을 준다. 센서별로 주파수와 노이즈 특성이 다르면 단일 공분산으로 묶는 대신 센서별 공분산을 사용해 업데이트의 신뢰도를 조정한다. 적절한 공분산 추정은 노이즈가 큰 저주파 센서의 관측을 과대평가하거나 빠른 센서의 정보를 과소평가하는 문제를 방지한다.
