卡尔曼滤波器-公式简单推导 | 原理分析 | 将卡尔曼滤波器在MatLab中简单实现

已于 2023-05-12 17:21:38 修改
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分类专栏： 惯性导航系统 文章标签： matlab 线性代数 机器学习 算法 目标跟踪
于 2023-05-10 22:18:44 首次发布
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本文深入介绍了卡尔曼滤波器的工作原理，包括状态转移、协方差矩阵、噪声协方差矩阵的传递、观测矩阵、状态更新和噪声协方差矩阵的更新。通过小车行驶的例子，详细解析了卡尔曼滤波器的数学公式，并展示了如何在MatLab中实现卡尔曼滤波器，以跟踪匀速行驶车辆的位置。

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目录

1.状态转移

  卡尔曼滤波器又称为最佳线性滤波器。优点有实现简单、纯时域滤波器、不需要进行频域变换等。
在这里插入图片描述

  假设有一辆汽车在路上行驶，用位置和速度来表示它当前的状态，写成矩阵形式就是二维列向量，列向量中的两个元素就是小车的位置 p t p_t p

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