卡尔曼滤波算法功能实现

资 源 简 介

卡尔曼滤波算法功能实现

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种高效的递归算法，主要用于动态系统中含有噪声的测量数据的处理。它通过不断预测和更新两个步骤，实现对系统状态的精确估计。

算法核心包含五个核心方程，分别处理预测和更新阶段。预测阶段基于系统的动态模型估计当前状态和误差协方差。更新阶段则利用实际测量值修正预测结果，通过计算卡尔曼增益来决定对预测值和测量值的信任程度。

在实际应用中，系统模型需要明确定义状态转移矩阵和观测矩阵。过程噪声和测量噪声的协方差矩阵也需要合理设置，这对滤波效果有重要影响。算法通过递归方式运行，每次迭代都只保留前一次的估计结果，不需要存储全部历史数据，因此内存效率很高。

卡尔曼滤波特别适合处理线性系统，对于非线性系统需要扩展卡尔曼滤波或无迹卡尔曼滤波等改进算法。常见应用包括导航系统、目标追踪、信号处理和自动控制等领域。