卡尔曼滤波算法

资 源 简 介

卡尔曼滤波算法

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种高效的最优估计算法，主要用于在不确定条件下对动态系统的状态进行估计。它通过一系列预测和更新步骤不断修正当前状态，特别适用于存在噪声干扰的实时系统。

算法的核心思想包含两个交替进行的阶段：预测阶段根据系统模型推算下一时刻的状态；更新阶段则利用实际观测值来修正预测结果。这种递推特性使其计算效率极高，只需要保存前一时刻的状态信息即可完成当前计算。

卡尔曼滤波广泛应用于导航系统（如GPS定位）、机器人控制、金融分析和信号处理等领域。它能有效处理测量噪声和过程噪声，即使在观测数据不完整的情况下，仍能给出统计意义上最优的状态估计值。随着现代计算技术的发展，还衍生出了扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波等改进版本，可应用于非线性系统。