如何对一维实时数据进行自适应Kalman滤波

如何对一维实时数据进行自适应Kalman滤波

卡尔曼(kalman)滤波 卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文: measurement)中，估计动态系统的状态。 应用实例 卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，对物体位置的， 包含噪声的观察...

卡尔曼(kalman)滤波 卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文: measurement)中，估计动态系统的状态。 应用实例 卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，对物体位置的， 包含噪声的观察序列预测出物体的坐标位置及速度. 在很多工程应用(雷达, 计算机视觉)中都可以找到它的身影. 同时， 卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要话题. 比如,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). 命名 这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.e.卡尔曼（rudolf e. kalman）命名. 虽然peter swerling实际上更早提出了一种类似的算法. 斯坦利.施密特(stanley schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器. 卡尔曼在nasa埃姆斯研究中心访问时, 发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用, 后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器. 关于这种滤波器的论文由swerling (1958), kalman (1960)与 kalman and bucy (1961)发表. 目前,卡尔曼滤波已经有很多不同的实现. 卡尔曼最初提出的形式现在一般称为简单卡尔曼滤波器.除此以外, 还有施密特扩展滤波器,信息滤波器以及很多bierman, thornton 开发的平方根滤波器的变种.也行最常见的卡尔曼滤波器是锁相环， 它在收音机,计算机和几乎任何视频或通讯设备中广泛存在.

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