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10.卡尔曼滤波及其应用

10.1卡尔曼滤波的基本原理

卡尔曼滤波（KalmanFilter）是一种高效的递归滤波器，能够从一系列不完全和包含噪声的测量中估计出动态系统的状态。其在多传感器数据融合中有着广泛的应用，特别是在导航、制导与控制等领域。卡尔曼滤波的核心思想是利用系统模型和测量模型，结合先验估计和当前测量，递归地计算出最优状态估计。

10.1.1系统模型

系统模型描述了系统状态的动态变化，通常可以用一个线性方程表示：

x

其中：-xk是系统在时间k的状态向量。-Fk是状态转移矩阵。-Bk是控制输入矩阵。-uk是控制输入向