卡尔曼滤波

卡尔曼滤波是一种高效的递归滤波算法，主要用于估计动态系统的状态。它结合了观测数据和系统模型的信息，通过不断迭代来优化状态估计。卡尔曼滤波器由两个主要部分组成：预测步骤和更新步骤。在预测步骤中，滤波器根据系统的动态模型预测下一个时间步的状态和协方差。然后，在更新步骤中，滤波器将观测数据与预测结果进行比较，并根据误差调整状态估计。卡尔曼滤波具有较好的实时性和准确性，广泛应用于导航、控制、信号处理等领域。