电容Rubycon：卡尔曼滤波是什么

由于高速电子计算机的发展以及测定人造卫星轨道和导航等技术问题的需要，R.E.卡尔曼与R.S.布西于20世纪60年代初期提出了一类新的线性滤波的模型与方法，通称为卡尔曼滤波。其基本假设是，被估计过程X为随机噪声影响下的有限阶多维线性动态系统的输出，而被观测的Yt则是Xt的部分分量或其线性函数与测量噪声的叠加，这里并不要求平稳性，但要求不同时刻的噪声值是不相关的。此外，观测只需从某一确定时刻开始，而不必是无穷长的观测区间。更重要的是，适应电子计算机的特点，卡尔曼滤波公式不是将估计值表成观测值的明显的函数形式，而是给出它的一种递推算法(即实时算法)。具体地说，对于离散时间滤波，只要适当增大X的维数，就可以将t时刻的滤波值表成为前一时刻的滤波值与本时刻的观测值Yt的某种线性组合。对于连续时间滤波,则可以给出与Yt所应满足的线性随机微分方程。在需要不断增加观测结果和输出滤波值的情形，这样的算法加快了处理数据的速度，而且减少了数据存贮量。卡尔曼还证明,如果所考虑的线性系统满足某种“可控性”和“可观测性”（这是现代控制理论中由卡尔曼提出的两个重要概念），那么最优滤波一定是“渐近稳定”的。大致说来，就是由初始误差、舍入误差及其他的不准确性所引起的效应，将随着滤波时间的延长而逐渐消失或趋于稳定， 不致形成误差的积累。这在实际应用上是很重要的,卡尔曼滤波也有多种形式的推广，例如放宽对噪声不相关性的限制，用线性系统逼近非线性系统，以及所谓“自适应滤波”，等等，并获得了日益广泛的应用。