离散时间卡尔曼滤波算法包含以下步骤： 不必严格遵守这个顺序， 前四个步骤组成了卡尔曼滤波的系统传播流程，也被称为是系统更新、系统外推、预测、时间更新或者时间传播流程。 状态转移矩阵定义了状态向量随时间的变化规律，在卡尔曼滤波系统模型中，状态是系统动力学过程的函数。 状态转移矩阵必然 ...

3.2.1 定义 离散时间卡尔曼滤波中所有误差的时变特性可归为以下三种假设中的一种：系统误差、白噪声和高斯-马尔可夫过程。系统误差（systematic errors）被假设为常值，是完全时间相关的，虽然当得到关于这些量的更多信息时，其卡尔曼滤波估计的值也会发生变化。 白噪声序列（white ...

卡尔曼滤波法 卡尔曼滤波算法是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，是一种最优化自回归数据处理算法。 通俗地讲，对系统 \(k-1\) 时刻的状态，我们有两种途径来获得系统 \(k\) 时刻的状态。一种是根据常识或者系统以往的状态表现来预测 \(k ...

这一章将介绍卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波以及无迹卡尔曼滤波，并从贝叶斯滤波的角度来进行分析并完成数学推导。如果您对贝叶斯滤波不了解，可以查阅相关书籍或阅读 【概率机器人 2 递归状态估计】。 这三种滤波方式都假设状态变量 $\mathbf{x}_t$ 的置信度 $\mathrm{bel ...

卡尔曼滤波的推导 1 最小二乘法 在一个线性系统中，若\(x\)为常量，是我们要估计的量，关于\(x\)的观测方程如下： \[y = Hx + v \tag{1.1} \] \(H\)是观测矩阵（或者说算符），\(v\)是噪音，\(y\)是观察量 ...

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什么是卡尔曼滤波？ 　　你可以在任何含有不确定信息的动态系统中使用卡尔曼滤波，对系统下一步的走向做出有根据的预测，即使伴随着各种干扰，卡尔曼滤波总是能指出真实发生的情况。　　在连续变化的系统中使用卡尔曼滤波是非常理想的，它具有占用内存小的优点（除了前一个状态量外，不需要保留其它历史数据 ...

　　在我总结Kalman filtering之前请允许我发泄一下，网上的各版本的卡尔曼滤波方程的变量字母真是多，而范例却全都是同一个测量气温的简单例子，单纯看书的话公式自己又推不出来，真是日了狗了。 　　好了，说到卡尔曼滤波，我对卡尔曼滤波的初步理解就是（反正这句话也是抄的，看看就好 ...