Kalman Filtering book

资 源 简 介

Kalman Filtering book

详 情 说 明

Kalman滤波作为一种经典的状态估计算法，广泛应用于控制系统、导航系统和传感器融合领域。其核心思想是通过对系统状态的预测和测量更新两个步骤的循环迭代，实现对动态系统状态的最优估计。

该算法巧妙结合了系统动力学模型和实际观测数据，能够有效处理包含噪声的测量信息。预测阶段基于系统模型推算状态演变，更新阶段则利用最新观测数据修正预测结果，形成具有统计意义的最优估计。

在工程实践中，Kalman滤波特别适合处理以下场景：需要实时追踪动态系统状态、存在不确定性的传感器数据融合、以及噪声环境下的信号处理。现代扩展版本如EKF（扩展卡尔曼滤波）和UKF（无迹卡尔曼滤波）进一步解决了非线性系统的估计问题。

理解Kalman滤波需要掌握概率论、线性代数和系统建模等基础知识。其递归计算特性使得算法计算效率极高，非常适合嵌入式系统等资源受限环境的实时应用。