卡尔曼滤波（KF，EKF）

资 源 简 介

卡尔曼滤波（KF，EKF）

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种用于状态估计的强大算法，能够通过一系列包含噪声的观测数据预测系统状态。它基于最小均方误差准则，在存在不确定性的情况下提供最优估计。

基础卡尔曼滤波(KF)适用于线性系统，通过两个主要步骤工作：预测和更新。预测步骤利用系统模型估计当前状态，更新步骤则结合新的观测数据修正估计值。这种递归特性使其特别适合实时应用。

对于非线性系统，扩展卡尔曼滤波(EKF)通过局部线性化来处理非线性问题。EKF使用泰勒展开的一阶近似，虽然计算复杂度更高，但保留了KF的核心思想。实际应用中需要考虑雅可比矩阵的计算和线性化误差的影响。

卡尔曼滤波广泛应用于导航系统、目标跟踪、信号处理和控制系统等领域。它的变种还包括无迹卡尔曼滤波(UKF)等，针对不同场景各有优势。