什么是卡尔曼滤波器？
卡尔曼滤波器是一种 算法以其理论的主要提出者之一的名字命名。给定一些具有一定误差的测量变量，该滤波器可用于 定国 技术、科学或经济系统。
简单地说，卡尔曼滤波器是通过组合几个易出错的变量来估计系统状态的。底层动态系统的数学结构和测量误差都必须是已知的。
应用
卡尔曼滤波器可用于确定车辆的位置。为此，可以使用错误的 GPS 信号，该信号会在实际位置附近出现部分跳变。另一种确定位置的方法是整合行驶路线，即速度和转向位置。然而，从长远来看，即使是很小的误差也会整合成错误的位置。
卡尔曼滤波器在此将两个信号结合起来，因此位置不会通过 GPS 跳变，但从长远来看，仍不会偏离真实位置。
属性
平均值的估计与观测值呈线性关系，因此卡尔曼滤波器是一种线性滤波器。随着迭代次数的增加，平均值和方差的估计值会越来越接近实际值。
因此，它是所谓的 不偏不倚的一致估计 方差最小。该滤波器是线性最优滤波器，因为其估计特性导致均方误差最小化。
即使是通用的非线性滤波器，在使用正态分布变量时也往往无法获得更好的结果。其他线性估计器也会最小化误差平方，而卡尔曼滤波器则不同，它还能解决以下问题 有相关噪声成分需要处理这在实践中经常遇到。
应用领域
卡尔曼滤波器的一个特点是其特殊的数学结构，这使它能够用于各种技术领域的实时系统。
这包括对 GPS 或雷达信号进行评估，以跟踪移动物体（如应用实例中的情况），也包括在无线电和计算机等无处不在的通信系统的电子控制回路中使用。
卡尔曼滤波器还可用于 降低测量噪音.
与用于信号和时间序列分析的经典 FIR 和 IIR 滤波器不同，卡尔曼滤波器基于状态空间建模，明确区分了系统状态的动态变化和测量过程。