卡尔曼滤波(Kalman Filter)

资 源 简 介

卡尔曼滤波(Kalman Filter)

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种用于状态估计的强大算法，尤其在处理包含噪声的传感器数据时表现出色。它通过递归地预测和更新状态变量，能够有效地融合多源信息，提高估计精度。

在MATLAB环境中，存在多个免费的开源程序库，提供了丰富的卡尔曼滤波实现示例。这些库通常包含标准卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）等变体，适用于线性或非线性系统建模。

对于初学者，可以从简单的单变量状态估计入手，逐步扩展到多传感器融合场景。程序库中的示例通常涵盖目标跟踪、导航系统和信号处理等典型应用。

需要注意的是，实际应用时应根据具体问题调整过程噪声和观测噪声的协方差参数。这些开源资源不仅能帮助理解算法原理，还能快速验证其在工程问题中的有效性。