基本卡尔曼滤波实现的代码

资 源 简 介

基本卡尔曼滤波实现的代码

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种广泛应用于动态系统中的高效状态估计算法。它通过融合系统模型预测和实际观测值，实现对系统状态的优化估计。下面我们来解析其核心实现思路。

该实现主要包含四个可视化模块：模型状态、状态预报、模型输出和输出预报。系统首先会初始化状态向量和协方差矩阵，这两个参数决定了滤波器的初始置信度。在预测阶段，算法会根据系统动力学模型计算状态预估值，同时更新误差协方差。

当获得实际观测数据后，算法进入校正阶段。这里计算了关键的卡尔曼增益，它决定了应该相信预测值还是测量值。增益计算考虑了观测噪声和预测误差的协方差。之后算法会更新状态估计和对应的误差协方差，为下一轮迭代做准备。

通过调整过程噪声和观测噪声等参数，可以观察到滤波器性能的变化。较大的过程噪声会使滤波器更依赖观测值，而较大的观测噪声则会使滤波器更信任预测值。这种参数敏感性实验有助于深入理解卡尔曼滤波的工作原理。