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基于Mat lab的卡尔曼滤波算法仿真 & F6 b0 ?. ?3 |8 s! s" @
1.卡尔曼滤波器原理, ~0 ]& O0 S+ a9 F7 |1 F2 O# V
卡尔曼滤波是解决以均方误差最小为准则的最佳线性滤波问题，它根据前一一个估计值和最近一个观察数据来估计信号的当前值。它是用状态方程和递推方法进行估计的，而它的解是以估计值(常常是状态变量的估计值)的形式给出其信号模型是从状态方程和量测方程得到的。: S2 {* K, I1 ?" V1 V
卡尔曼滤波中信号和噪声是用状态方程和测量方程来表示的。因此设计卡尔曼滤波器要求已知状态方程和测量方程。它不需要知道全部过去的数据，采用递推的方法计算，它既可以用于平稳和不平稳的随机过程,同时也可以应用解决非时变和时变系统，因而它比维纳过滤有更广泛的应用。$ c c* } g; R# L
卡尔曼几个重要公式:% ?$ a! e) A* i! i) B
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发表于 2020-1-9 14:18
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