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动态系统中进行状态估计的优化算法。它的核心思想是通过融合预测值和测量值，实现对系统状态的最优估计。该算法特别适合处理带有噪声的线性系统，在导航系统、机器人定位、经济预测等多个领域都有重要应用。

基础卡尔曼滤波主要包含两个关键阶段：预测阶段和更新阶段。在预测阶段，算法会根据系统模型预测当前状态及其不确定性；在更新阶段则结合实际测量数据对预测结果进行修正。这种递归计算的方式使其特别适合实时系统。

实现基础卡尔曼滤波时需要注意几个核心参数：状态转移矩阵决定了系统如何随时间演化；观测矩阵描述了状态与测量值之间的关系；过程噪声和观测噪声的协方差矩阵则分别反映了模型误差和测量误差的统计特性。