实际误差的协方差椭圆用于验证融合精度

资 源 简 介

实际误差的协方差椭圆用于验证融合精度

详 情 说 明

协方差椭圆是评估数据分布特性的直观工具，在融合算法精度验证中尤为重要。通过绘制实际误差的协方差椭圆，可以清晰展示多源数据融合后的误差分布范围与方向性特征。

在MATLAB中实现该验证时，首先需计算误差向量的协方差矩阵，其特征值和特征向量决定了椭圆的大小和倾斜角度。长轴对应最大方差方向，短轴反映最小方差，椭圆面积越小表明融合精度越高。

CI（协方差交集）融合算法通过保守估计协方差来保证融合结果的鲁棒性。验证时需对比理论协方差椭圆与实际误差椭圆的重合度：若实际椭圆完全被理论椭圆包裹，说明融合方法符合预期精度；若出现偏离，则需检查噪声建模或权重分配逻辑。

该验证方法适用于传感器融合、状态估计等领域，能直观暴露过估计或欠估计问题，为算法调优提供几何视角的参考依据。