text: 協方差交叉是在卡爾曼濾波中，二個狀態變數之間不確定其協方差時，合併其估測值的演算法。規格.資訊項a及b已知，要融合成資訊項c。已知a和b的平均數/協方差 formula_1, formula_2及formula_3, formula_4，但是交叉相關未知。協方差交叉可以更新c的平均數/協方差為formula_5formula_6其中"ω"是計算讓特定範數最小化。若是較高維度問題需要求解最佳化問題，不過在較低維度下有解析解。協方差交叉可以用來取代傳統的卡爾曼更新方程，確定所得的估測值是保守的，不論二個估測值之間的相關如何，而協方差會依選定的範而出現嚴格的未遞增。優點.根據最近的研究論文及，協方差交叉有以下的優點：發展.前協方差交叉.一般認為在許多感測器整合問題中，都存在著未知相關性的情形。忽略未知相關性的後果可能會讓效能惡化甚至發散。因此這類問題在幾十年來吸引了研究者的關注。不過因為未知相關性融合問題複雜、未知的特性，要找到一個令人滿意的架構並不容易。若直接省略相關性，即為樸素融合，會讓濾波器發散。了為補償這類的發散，正規的次最佳化作法是人為的增加系統雜訊，不過這種啟發法需要大量的專業知識，而且會破壞卡爾曼濾波的完整性。
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metadata: 協方差交叉
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