标准线性卡尔曼滤波程序

资 源 简 介

标准线性卡尔曼滤波程序

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种广泛应用于状态估计的递归算法，特别适用于线性动态系统。其核心思想是通过结合系统模型和观测数据，对未知状态进行最优估计。

算法流程主要分为预测和更新两个阶段： 预测阶段利用系统模型推导状态和误差协方差的先验估计 更新阶段将观测信息与预测结果融合，得到后验估计

对于雷达数据处理等场景，卡尔曼滤波能有效降低测量噪声的影响。标准实现通常包含状态转移矩阵、观测矩阵、过程噪声和观测噪声协方差等关键参数。值得注意的是，当系统满足线性高斯假设时，卡尔曼滤波能提供最优估计。

实际应用中，需要特别注意初始状态设定和噪声统计特性的准确性，这些因素会直接影响滤波效果。