Kalman filter

资 源 简 介

Kalman filter

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种高效的递归滤波算法，用于在有噪声的系统中估计动态系统的状态。其核心思想是通过结合系统模型预测和实际观测值，以最优的方式估计当前状态。

在Matlab实现中，卡尔曼滤波通常包含以下几个关键步骤：首先建立系统的状态方程和观测方程，这两个方程分别描述了系统状态的演变过程以及如何从状态得到观测值。然后初始化状态估计和协方差矩阵，这些初始值会影响滤波器的初始性能。

算法进入预测阶段时，会根据系统模型预测下一时刻的状态和协方差。当获得新的测量值后，进入更新阶段，计算卡尔曼增益，该增益决定了预测值和测量值之间的权重分配。最后，根据卡尔曼增益更新状态估计和协方差矩阵。

对于噪声处理，卡尔曼滤波假设噪声服从高斯分布，但实际应用表明，对于均匀分布或指数分布等其他类型噪声，只要噪声特性相对稳定，滤波器仍能表现出良好的滤波效果。Matlab的强大矩阵运算能力使得这些计算可以高效实现。

在实际应用中，需要特别注意过程噪声和观测噪声协方差矩阵的选择，这些参数会直接影响滤波器的性能。可以通过实验调试或自适应方法来优化这些参数。