卡尔曼滤波(20190920153830)

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卡尔曼滤波器是以最小均方误差为原则的最佳线性滤波器，根据前一个估计
值和最近一个观察数据来估计信号的当前值，
$ z) R5 w9 e: `1 C; k3 d% M需要已知系统的状态方程和量测方
程，它的解是以估计值的形式给出的。它还采用实用的递推算法
成功地将状态
8 ^1 D0 |; I7 l5 {  i- D变量法引入到滤波理论中来, 不要求保存过去的测量数据,新数据测量后 , 根据新
的数据和前一时刻的估值
借助系统本身的状态转移方程
6 ]# l7 v& _6 \1 u% \3 `4 e按着一套递推公
式，即可算出 新的估值。
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