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本帖最后由 开普勒L 于 2020-1-17 18:52 编辑 / m7 j! o6 V: o
/ \& b- w! k" }, N& l/ u7 z
最佳线性滤波理论起源于40 年代美国科学家Wiener 和前苏联科学家K! }9 [) ^, O0 V( s0 N( d
0 πMor等人的研究工作，后人统称为维纳滤波理论。从理论上说，维纳滤波
# a X+ ^, l% ?" ]& o2 e6 ~的最大缺点是必须用到无限过去的数据，不适用 于实时处理。为为克服这一-缺点，+ E( O) S! u) Y2 l% b) E8 Y% f
60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论，
6 H( o" w4 V- z: S7 l1 h并导出了一套递推估计算法,2 d! K ?3 M' E2 v1 e4 O
后6 Q8 r! a; B$ _8 z, D/ A
人称之为卡尔曼滤波理论。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则，$ x9 U. H( D6 Q
来+ Y- o, b8 c5 f% y+ t5 ]6 X
寻求一套递推估计的算法， O7 _* u0 ?# V' O9 v0 k5 {8 F; {8 t
其基本思想是:采用信 号与噪声的状态空间模型, . K+ @6 @6 f% [3 P" e7 C
利7 C8 V$ k3 }2 p. ^, k& j
用前一时刻地估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出现时刻的3 ~- H. D d$ j8 ~# b
估计值。它适合于实时处理和计算机运算。
/ o9 U0 ~3 }5 X, p. V A5 w C |
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发表于 2020-1-17 18:50
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