卡尔曼滤波程序

资 源 简 介

卡尔曼滤波程序

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种高效的递归滤波算法，主要用于从不完全且包含噪声的观测数据中，估计动态系统的状态。它在导航、目标跟踪和控制系统等领域有着广泛应用。

### 基本原理 卡尔曼滤波通过两个主要步骤循环进行：预测和更新。在预测阶段，根据系统的动态模型预测当前状态和误差协方差；在更新阶段，利用新的观测数据修正预测结果，从而得到更精确的状态估计。

### 实现要点 状态方程：描述系统如何随时间演变。例如，对于位置和速度跟踪，状态可能包括位置和速度两个变量。 观测方程：描述如何从状态得到观测值。通常观测值可能只包含部分状态信息（如仅位置）。 噪声处理：系统噪声和观测噪声的协方差矩阵需要合理设定，直接影响滤波效果。

### 初学者建议 从简单的一维运动（如匀速运动）开始理解卡尔曼滤波的基本流程。 逐步扩展到二维或更高维状态空间，例如同时估计位置和速度。 调整噪声参数，观察滤波效果的变化，加深对算法鲁棒性的理解。

通过逐步修改和调试MATLAB例程，初学者可以快速掌握卡尔曼滤波的核心思想，并应用于实际问题中。