一、卡尔曼滤波
以最小均方误差为最佳估计准则,采用信号与噪声的状态空间模型,利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计, 求出当前时刻的估计值,算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计。

二、卡尔曼滤波推导
1、kalman滤波问题1）观测方程
N   1向量y(n)表示动态系统在时间n的观测向量；    N    M矩阵C（n）称为观测矩阵（描述状态经过其作用，变成可预测的），要求也是已知的；v2(n)表示观测噪声向量，其维数与观测向量的相同。过程方程也称为状态方程，为了分析的方便，通常假定过程噪声v1(n)和观测噪声v2(n)均为零均值的白噪声过程，它们的相关矩阵分别为：……



2、新息过程


3、kalman滤波算法