卡尔曼滤波方法(20190920172150)

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●卡尔曼滤波(Kalman Filtering)是1960年由R.E.Kalman首
: J: Y8 V. y! U% Q! @3 z) [( e8 M次提出的一种估计方法。之所以称为滤波,是因为它是一
4 i3 M8 ]5 h6 X* A' P4 M$ k) O) Y种排除随机干扰,提高检测精度的一种手段。
KF是基于最小方差准则推导出来的一-种线性滤波器。
KF是- -种时域递推算法,根据上- - -状态的估计值和当前
8 T( F4 a% d; d( {状态的观测值推出当前状态,不需存储大量的历史数据,
& D1 E) ^7 K5 P/ g' K便于计算机实现。
/ i- h1 n4 I$ z( t+ V6 |2 {KF要求明确已知系统模型。即在应用卡尔曼滤波之之前，
首先要建立系统模型和观测模型,并假定过程噪声、观测
噪声为高斯白噪声。
应用领域:机器人导航、目标跟踪、组合导航等。其中
4 o8 Q; F$ J' h# v9 k组合导航是卡尔曼滤波最成功的应用领域。

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KF要求明确已知系统模型。