Kalman Filtering

资 源 简 介

Kalman Filtering

详 情 说 明

Kalman滤波是一种经典的递归状态估计算法，广泛应用于导航系统、机器人定位和传感器融合等领域。其核心思想是通过预测和更新两个步骤，结合系统模型和观测数据，实现对动态系统状态的最优估计。

算法流程主要分为两个阶段： 预测阶段：基于系统动力学模型推算当前状态和协方差矩阵 更新阶段：将预测结果与实际测量值进行加权融合，其中卡尔曼增益决定了预测值和测量值的信任权重

MATLAB实现通常包含以下关键组件： 状态转移矩阵建模 观测矩阵设计 过程噪声和测量噪声的协方差矩阵设定 递归计算循环结构

实际应用中需要注意： 噪声统计特性的准确建模直接影响滤波效果 对于非线性系统，可能需要采用扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)等变体 数值稳定性问题需要通过平方根滤波等方法解决

2008年第三版的随书源码提供了完整的实现案例，涵盖了从基本线性系统到更复杂场景的应用示范，是理解算法实际落地的优质参考资料。