卡尔曼滤波在信号处理与系统控制领域应用广泛，目前，正越来越广泛地应用于计算机应用的各个领域。为了更好地理解卡尔曼滤波的原理与进行滤波算法的设计工作，主要从两方面对卡尔曼滤波进行阐述：基本卡尔曼滤波系统模型、滤波模型的建立以及非线性卡尔曼滤波的线性化。最后，对卡尔曼滤波的应用做了简单介绍。

用于参数辨识研究，可以对多参数的非线性函数进行拟合与参数识别

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卡尔曼滤波算法相关论文

卡尔曼滤波是前面的介绍可知卡尔曼滤波的目的是利用卡尔曼增益来修正状态预测值，而观测器设计通过状态重构，以便实现反馈控制。

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卡尔曼滤波与状态估计例题python实现 关于卡尔曼滤波的原理这里就不赘述了，很多大佬说的很棒，这里就把网课上看到的例题在这里做一下 巩固一下 卡尔曼滤波的两个步骤 预测更新（Predict): 预测状态量： x^=(t∣t−1)=A~x(t−1)+Bu(t)\hat x=(t|t-1)=\widetilde{A}x(t-1)+Bu(t)x^=(t∣t−1)=Ax(t−1)+Bu(t) 预测误差协方差矩阵： P(t∣t−1)=AP(t−1)AT+QP(t|t-1)=AP(t-1)A^T+QP(t∣t−1)=AP(t−1)AT+Q 测量更新（Correct）: 最优估计状态量： x~(t)=x^

在雷达目标跟踪中，系统量测信息通常在球坐标系下获得。为了采用经典卡尔曼滤波算法 实现有效目标跟踪，通常采用量测转换方法将非线性量测信息转换到直角坐标系中。针对传统量测 转换方法基于量测值计算转换误差统计特性而导致的估计结果有偏问题，提出了一种基于预测值的 量测转换方法，并将其与卡尔曼滤波算法相结合，获得了一种基于预测值量测转换的卡尔曼滤波跟 踪算法。仿真结果表明，与现有的基于量测转换的卡尔曼滤波算法相比， 该算法能在不提高运算量 的情况下有效改善目标跟踪效果，跟踪精度提升约 20%

MSP430读取mpu6050卡尔曼滤波,一直研究滤波的问题就是没弄出来，求大神知道啊，

针对标准的容积卡尔曼滤波器(CKF) 设计需要精确已知噪声先验统计知识的问题, 提出一种自适应CKF 算法. 该算法在滤波过程中, 利用Sage-Husa 极大后验估值器对噪声的统计特性进行在线估计和修正, 有效地提高了CKF 的估计精度和数值稳定性. 在某些情况下, 噪声协方差估计会出现异常现象使得滤波发散, 进而提出了相应的改进方法. 仿真结果表明了自适应CKF 算法的可行性和有效性, 且明显改善了标准CKF 算法的滤波效果.