Implementation of a kalman filter

资 源 简 介

Implementation of a kalman filter

详 情 说 明

Kalman滤波是一种广泛应用于信号处理和控制系统中的高效递归算法，主要用于从含有噪声的观测数据中动态估计系统状态。其核心思想是通过"预测-修正"的循环机制，结合系统模型和实时测量值，逐步优化状态估计的准确性。

算法主要分为两个阶段：预测阶段根据系统动力学模型（如运动方程）推算当前状态和误差协方差；更新阶段则利用传感器测量值，通过卡尔曼增益加权融合预测值和观测值，得到最优估计结果。这种机制特别适合处理线性高斯系统，且计算量较小，适合实时应用。

在实际工程中，Kalman滤波常见于导航系统（如GPS定位）、目标跟踪、金融数据分析等领域。其扩展形式如扩展卡尔曼滤波(EKF)还能处理非线性系统。理解该算法的关键在于掌握状态空间表示、协方差矩阵传播以及最优估计的数学推导过程。