1、word格式文档卡尔曼滤波器及其简matlab仿真一、卡尔曼滤波的起源谈到信号的分析与处理,就离不开滤波两个字。通常,信号的频谱处于有限的频率范围内,而噪声的频谱则散布在很广的频率范围内,为了消除噪声,可以进行频域滤波。但在许多应用场合,需要直接进行时域滤波,从带噪声的信号中提取有用信号。虽然这样的过程其实也算是对信号的滤波,但其所依据的理论,即针对随机信号的估计理论,是自成体系的。人们对于随机信号干扰下的有用信号不能“确知”,只能“估计”。为了“估计”,要事先确定某种准则以评定估计的好坏程度。1960年卡尔曼发表了用递归方法解决离散数据线性滤波问题的论文A New Approach to
2、Linear Filtering and Prediction Problems(线性滤波与预测问题的新方法),在这篇文章里一种克服了维纳滤波缺点的新方法被提出来,这就是我们今天称之为卡尔曼滤波的方法。卡尔曼滤波应用广泛且功能强大,它可以估计信号的过去和当前状态甚至能估计将来的状态即使并不知道模型的确切性质。 其基本思想是以最小均方误差为最佳估计准则,采用信号与噪声的状态空间模型利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计,求出当前时刻的估计值。算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计。 对于解决很大部分的问题,它是最优,效率最高甚至是最有用