kalman滤波

资 源 简 介

kalman滤波

详 情 说 明

Kalman滤波是一种经典的递归算法，主要用于从包含噪声的观测数据中估计动态系统的状态。在一维航迹跟踪模型中，它通过预测和更新两个核心步骤实现对运动目标的持续追踪。

预测阶段利用系统的动态模型来估计目标下一时刻的状态和误差协方差。对于匀速运动的一维模型，状态通常包含位置和速度两个变量。更新阶段则通过传感器测量值结合预测结果，计算出最优的状态估计。

噪声矩阵在这里扮演关键角色，它量化了过程噪声（系统模型的不确定性）和观测噪声（传感器误差）。在一维情况下，噪声矩阵表现为简单的协方差值；扩展到二维航迹跟踪时，需要将其调整为对应维度的协方差矩阵，但算法框架保持不变。

该模型省略了蒙特卡洛模拟（即大量重复实验计算统计指标），直接展示了基础实现逻辑。实际应用中，通过调整噪声矩阵参数可以平衡跟踪的灵敏度和稳定性——增大过程噪声矩阵会使滤波器更信任新观测值，而增大观测噪声矩阵则会加强对预测值的依赖。