卡尔曼滤波

资 源 简 介

卡尔曼滤波

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种广泛应用于预测和状态估计的递归算法。它通过结合系统动态模型和不确定的测量数据，能够有效地估计出系统的真实状态，特别适合处理存在噪声的线性动态系统。

在预测应用中，卡尔曼滤波通过两个核心阶段运作：预测和更新。预测阶段利用系统模型预估当前状态，而更新阶段则结合新的测量数据修正预测结果。这种循环机制使其在目标跟踪、导航系统、传感器融合等领域表现出色。

MATLAB实现卡尔曼滤波通常涉及几个关键步骤：首先定义状态转移矩阵和观测矩阵，它们描述了系统动态和测量关系。其次是过程噪声和测量噪声的协方差矩阵，这两个参数决定了算法对模型预测和测量数据的信任程度。最后是迭代过程，通过预测-更新的循环不断优化状态估计。

值得注意的是，卡尔曼滤波假设噪声服从高斯分布且系统为线性模型。对于非线性系统，扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)是更合适的选择。这些变种通过不同方式处理非线性问题，但核心思想仍源于经典卡尔曼滤波。