Kalman滤波算法推导及简单匀速直线运动程序仿真(matlab)

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起初只是知道Kalman滤波的核心公式和会用,没有仔细研究,最近老师让讲Kalman算法,所以系统的学习了该算法,并结合匀速直线运动模型简单仿真。
1960年R.E Kalman用时域上的状态空间方法提出了Kalman滤波理论,解决了多维非平稳随机信号的滤波问题,解决了时变随机系统滤波问题。广泛用于制导,全球定位,目标跟踪等。
Kalman滤波器是线性最小方差估计器,也叫最优滤波器。在几何上Kalman滤波估值可以看作是状态变量在由观测生成的线性空间上的射影。
在详细推导Kalman算法之前我们要先明确几个概念:线性最小方差估计,射影,新息序列
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至此,该算法推导完毕,为了方便就直接截取的我做的PPT,推导过程参照的是邓自立老师著的新息融合滤波理论及其应用
在推导过程中遇到的疑惑说明一下,希望可以帮到有同样困惑的人。
线性流形:百度解释:线性流形(linear manifold)是几何学中的常用概念,即Pn中的直线,二维平面,三维平面,…,n-1维平面的统称,个人理解其实可以理解为线性组合

Kalman滤波算法推导及简单匀速直线运动程序仿真(matlab)
下面是仿真程序,分为两部分:Kalman函数部分及主函数。
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仿真图:
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