Kalman 滤波

资 源 简 介

Kalman 滤波

详 情 说 明

Kalman滤波是一种高效的递归算法，用于在存在噪声的观测数据中估计动态系统的状态。其核心思想是通过结合系统模型和实际测量值，逐步修正对当前状态的预测，从而得到更准确的估计结果。

该算法的优势在于它能够处理系统中的不确定性，包括过程噪声（系统本身的随机扰动）和测量噪声（传感器误差）。通过递归计算，Kalman滤波仅需保留前一时刻的状态信息，而不需要存储历史数据，这使得它特别适合实时应用。

在具体实现上，算法分为两个主要阶段：预测和更新。预测阶段利用系统模型对下一时刻的状态进行估计；更新阶段则结合新的测量数据，对预测结果进行修正。这种递推性质使其计算效率极高。

Kalman滤波在众多领域都有重要应用，如导航系统（GPS、惯性导航）、金融时间序列分析、机器人定位等。当系统满足线性动态模型且噪声服从高斯分布时，它能提供最优估计。对于非线性系统，则可采用扩展Kalman滤波等改进算法。