卡尔曼滤波的原理

资 源 简 介

卡尔曼滤波的原理

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种高效的递归滤波算法，主要用于从包含噪声的观测数据中估计动态系统的状态。它的核心思想是通过预测和校正两个步骤的不断迭代来优化状态估计结果。

算法通过预测方程首先根据系统模型对当前状态进行预测，然后利用测量方程结合实际观测值对预测结果进行校正。这种预测-校正的机制使得卡尔曼滤波具有实时性强、计算量适中的特点。

在噪声处理方面，卡尔曼滤波同时考虑了系统噪声和观测噪声的影响。算法会动态调整预测值和观测值的权重，当观测噪声较大时更信任系统预测，而当预测噪声较大时则更依赖观测数据。

卡尔曼滤波之所以被称为最优滤波，是因为在满足线性高斯假设的条件下，它能提供最小均方误差意义上的最优估计。这种特性使得它在导航、控制、信号处理等领域有着广泛应用。