367
卡尔曼滤波（Kalman filtering）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。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。下面小编给大家介绍一下“卡尔曼滤波器的作用是什么 卡尔曼滤波器的应用”
1.卡尔曼滤波器的作用是什么
卡尔曼滤波器是一个最优化自回归数据处理算法，应用广泛。使用卡尔曼滤波器可以组合GNSS和INS的测试结果，根据含有噪声的物体传感器测量值，预测出物体的位置坐标和速度。它具有很强的鲁棒性，即使观察到物体的位置有误差，也可以根据物体的运动规律预测一个位置，再结合当前的获取的位置信息，减少传感器误差，增强位置测量的连续性和稳定性，更加准确地输出载体的位置。
2.卡尔曼滤波器的应用
在雷达中，人们感兴趣的是跟踪目标，但目标的位置、速度、加速度的测量值往往在任何时候都有噪声。卡尔曼滤波利用目标的动态信息，设法去掉噪声的影响，得到一个关于目标位置的好的估计。这个估计可以是对当前目标位置的估计(滤波)，也可以是对于将来位置的估计(预测)，也可以是对过去位置的估计(插值或平滑)。
