卡尔曼滤波 基于状态空间描述（见状态空间法）对混有噪声的信号进行滤波的方法，简称卡尔曼滤波。这种方法是R.E.卡尔曼和R.S.布什于1960和1961年提出的。卡尔曼滤波是一种切实可行和便于应用的滤波方法，其计算过程通常需要在计算机上实现。实现卡尔曼滤波的装置或软件称为卡尔曼滤波器。从混有噪声（干扰）的信号中...
卡尔曼滤波是利用线性数学模型算出预测值加上传感测量值,得到更准确的测量值的过程。 什么是卡尔曼滤波大白话 卡尔曼滤波的基本定义 卡尔曼滤波(Kalman Filter)是一种高效的算法,用于估计线性动态系统的状态。它基于系统的线性状态方程和一系列含有噪声的观测数据,通过不断迭代预测...
以一维卡尔曼滤波为例,如果我们单纯的相信测量的信号,那么这个信号是包含噪声的,是很毛糙的,但是当我们运行卡尔曼滤波算法去做估计,我们估计的信号会很光滑,看起来似乎滤掉了噪声的影响,所以称之为滤波算法。实际上,卡尔曼滤波不仅仅过滤掉了测量信号的噪声,它同时也结合了以往的估计,卡尔曼滤波在线性问题中被证明是...
在卡尔曼滤波中,我们可以通过在每个预测步骤后添加一些新的不确定性来模拟与“世界”(即我们没有跟踪的事情)相关的不确定性。 我们最初估计的每一个点都可以移动到下一个状态,我们也假设外部的不确定性也是符合高斯分布的,也就是说在x_{k-1}中的每一个点都会移动到协方差为Q_{k}的高斯分布的范围中。换一...
卡尔曼滤波(Kalman Filter)是一种常用的信号处理和数据估计方法,其主要作用是通过对系统状态进行动态估计,使得系统能够从不确定、噪声干扰等方面中提取出有用的信息。卡尔曼滤波广泛应用于控制、导航、通信等领域中。 1.卡尔曼滤波定义 卡尔曼滤波是一种递归算法,它能够对线性或非线性的动态系统进行状态估计。卡尔曼...
什么是卡尔曼滤波? 卡尔曼滤波(Kalman filtering)一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。 数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术,Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在...
卡尔曼滤波是一种常用于估计系统状态的数学算法,它可以通过对系统的测量和控制信号进行不断迭代更新,来预测未来的状态。卡尔曼滤波广泛应用于航空航天、自动控制、机器人技术等领域。本文将介绍卡尔曼滤波的基本原理和形式。 1. 卡尔曼滤波是什么 卡尔曼滤波是一种利用数学模型预测未来状态的算法,在自动控制系统、导航...
卡尔曼滤波是一种用于估算线性动态系统状态的优化算法,其基础数学理论为贝叶斯定理,将传感器测量值和系统模型的预测值进行融合,得到对系统状态的估计。贝叶斯定理是基于条件概率的公式,用于计算给定某些证据的情况下,事件发生的概率。在卡尔曼滤波中,贝叶斯定理用于估算系统状态的后验概率分布,即给定过去和当前的观测值,预...
卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文:measurement)中，估计动态系统的状态。这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.E.卡尔曼（Rudolf E. Kalman）命名。然而简单的卡尔曼滤波必须应用在符合高斯分布的系统中，后期的学者对其进行了多方面的改进，其中之一就是扩展...