簡單來說，卡爾曼濾波器是一個“optimal recursive data processing algorithm（化自回歸數(shù)據(jù)處理算法）”。對于解決很大部分的問題，他是，高甚至是用的。他的廣泛應用已經(jīng)超過30年，包括機器人導航，控制，傳感器數(shù)據(jù)融合甚至在軍事方面的雷達系統(tǒng)以及追蹤等等。 線性濾波理論起源于40年代美國科學家wiener和前蘇聯(lián)卡爾曼濾波的結(jié)果
科學家kолмогоров等人的研究工作，后人統(tǒng)稱為維納濾波理論。從理論上說，維納濾波的缺點是必須用到無限過去的數(shù)據(jù)，不適用于實時處理。為了克服這一缺點，60年代kalman把狀態(tài)空間模型引入濾波理論，并導出了一套遞推估計算法，后人稱之為卡爾曼濾波理論。卡爾曼濾波是以最小均方誤差為估計的準則，來尋求一套遞推估計的算法，其基本思想是：采用信號與噪聲的狀態(tài)空間模型，利用前一時刻的估計值和現(xiàn)時刻的觀測值來更新對狀態(tài)變量的估計，求出現(xiàn)時刻的估計值。它適合于實時處理和計算機運算。卡爾曼濾波的實質(zhì)是由量測值重構(gòu)系統(tǒng)的狀態(tài)向量。它以“預測—實測—修正”的順序遞推，根據(jù)系統(tǒng)的量測值來消除隨機干擾，再現(xiàn)系統(tǒng)的狀態(tài)，或根據(jù)系統(tǒng)的量測值從被污染的系統(tǒng)中恢復系統(tǒng)的本來面目。

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