① 通俗並詳細解釋一下卡爾曼濾波
卡爾曼濾波是一種高效率的遞歸濾波器(自回歸濾波器), 它能夠從一系列的不完全及包含雜訊的測量中，估計動態系統的狀態。斯坦利施密特(Stanley Schmidt)首次實現了卡爾曼濾波器。卡爾曼在NASA埃姆斯研究中心訪問時，發現他的方法對於解決阿波羅計劃的軌道預測很有用，後來阿波羅飛船的導航電腦使用了這種濾波器。
② 關於卡爾曼濾波做預測的問題
你是要做實際問題還是做模擬。對於一般的非機動目標，直接使用離散的常速CV模型作為狀態轉移矩陣，雜訊在速度引入。觀測矩陣要按實際情況，如果是做模擬，可以直接使用單位矩陣
③ 卡爾曼濾波的基本原理和演算法
卡爾曼濾波的原理用幾何方法來解釋。這時，~X和~Z矩陣中的每個元素應看做向量空間中的一個向量而不再是一個單純的數。這個向量空間（統計測試空間）可以看成無窮多維的，每一個維對應一個可能的狀態。~X和~Z矩陣中的每個元素向量都是由所有可能的狀態按照各自出現的概率組合而成（在測量之前，~X和~Z 的實際值都是不可知的）。~X和~Z中的每個元素向量都應是0均值的，與自己的內積就是他們的協方差矩陣。無法給出~X和~Z中每個元素向量的具體表達，但通過協方差矩陣就可以知道所有元素向量的模長，以及相互之間的夾角（從內積計算）。
為了方便用幾何方法解釋，假設狀態變數X是一個1行1列的矩陣（即只有一個待測狀態量），而量測變數Z是一個2行1列的矩陣（即有兩個測量儀器，共同測量同一個狀態量X），也就是說，m=1，n=2。矩陣X中只有X[1]一項，矩陣Z中有Z[1]和Z[2]兩項。Kg此時應是一個1行2列的矩陣，兩個元素分別記作Kg1 和 Kg2 。H和V此時應是一個2行1列的矩陣。
參考資料：
http://blog.csdn.net/newthinker_wei/article/details/11768443
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⑤ 卡爾曼濾波及其實時應用怎麼樣，好不好
卡爾曼濾波可以說是萬能的，只要你有目標的運動知識，就可以使得你的觀測更加精確，目前目標跟蹤，圖像還原都用的kalman filter
⑥ 如何通俗並盡可能詳細解釋卡爾曼濾波
真實值是不可接近的，只能依據最小均方誤差使估計值盡可能的靠近真實值。 下面這段文字對卡爾曼的解釋很形象，看看吧。 為了可以更加容易的理解卡爾曼濾波器，這里應用形象的描述方法講解，不像參考書那樣羅列一大堆的數學公式和數學符號。
⑦ 卡爾曼濾波如何預測
很多人將卡爾曼濾波用在股票啊，流量啊的上面，其實不是很科學，卡爾曼濾波運用的是『慣性思維』，在普通的觀測上加入了物體的運動有慣性，加速度很難突變的條件增加准確度。而客流量這種東西並沒有慣性，除非你有相關模型，否則不是很適用卡爾曼濾波。PS：如果你做的是對於一個目標有多個觀測數據，那麼也是可以用卡爾曼濾波的，不過不需要使用狀態轉移矩陣了。對於一般的非機動目標，直接使用離散的常速CV模型作為狀態轉移矩陣，雜訊在速度引入。觀測矩陣要按實際情況，如果是做模擬，可以直接使用單位矩陣
卡爾曼濾波（Kalman filtering）一種利用線性系統狀態方程，通過系統輸入輸出觀測數據，對系統狀態進行最優估計的演算法。由於觀測數據中包括系統中的雜訊和干擾的影響，所以最優估計也可看作是濾波過程。
斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次實現了卡爾曼濾波器。卡爾曼在NASA埃姆斯研究中心訪問時，發現他的方法對於解決阿波羅計劃的軌道預測很有用，後來阿波羅飛船的導航電腦使用了這種濾波器。 關於這種濾波器的論文由Swerling (1958), Kalman (1960)與 Kalman and Bucy (1961)發表。
數據濾波是去除雜訊還原真實數據的一種數據處理技術, Kalman濾波在測量方差已知的情況下能夠從一系列存在測量雜訊的數據中，估計動態系統的狀態. 由於, 它便於計算機編程實現, 並能夠對現場採集的數據進行實時的更新和處理, Kalman濾波是目前應用最為廣泛的濾波方法, 在通信, 導航, 制導與控制等多領域得到了較好的應用。
狀態估計是卡爾曼濾波的重要組成部分。一般來說，根據觀測數據對隨機量進行定量推斷就是估計問題，特別是對動態行為的狀態估計，它能實現實時運行狀態的估計和預測功能。比如對飛行器狀態估計。狀態估計對於了解和控制一個系統具有重要意義，所應用的方法屬於統計學中的估計理論。最常用的是最小二乘估計，線性最小方差估計、最小方差估計、遞推最小二乘估計等。其他如風險准則的貝葉斯估計、最大似然估計、隨機逼近等方法也都有應用。
受雜訊干擾的狀態量是個隨機量，不可能測得精確值，但可對它進行一系列觀測，並依據一組觀測值，按某種統計觀點對它進行估計。使估計值盡可能准確地接近真實值，這就是最優估計。真實值與估計值之差稱為估計誤差。若估計值的數學期望與真實值相等，這種估計稱為無偏估計。卡爾曼提出的遞推最優估計理論，採用狀態空間描述法，在演算法採用遞推形式，卡爾曼濾波能處理多維和非平穩的隨機過程。
⑧ 卡爾曼濾波理解問題
狀態轉移方程（我習慣上叫它狀態空間）是一個實際被測對象的數學模型。這是進行卡爾曼濾波的前提條件。（插一句，對於傳統的卡爾曼濾波，這個狀態空間必須是線性的，對於非線性系統請參看Sigma-point Kalmanfilter）卡爾曼濾波簡單的說就是通過這個狀態空間算一個預測值，然後與實際測量值比較，並修正之。
嘿嘿，這個問題不太好解釋，如果你還有問題，可以發郵件問我，[email protected]
⑨ 什麼是卡爾曼濾波
信號處理的實際問題，常常是要解決在雜訊中提取信號的問題，因此，我們需要尋找一種所謂有最佳線性過濾特性的濾波器。這種濾波器當信號與雜訊同時輸入時，在輸出端能將信號盡可能精確地重現出來，而雜訊卻受到最大抑制。
維納(Wiener)濾波與卡爾曼(Kalman)濾波就是用來解決這樣一類從雜訊中提取信號問題的一種過濾(或濾波)方法。
卡爾曼濾波在數學上是一種統計估算方法，通過處理一系列帶有誤差的實際量測數據而得到的物理參數的最佳估算。例如在氣象應用上，根據濾波的基本思想，利用前一時刻預報誤差的反饋信息及時修正預報方程，以提高下一時刻預報精度。作溫度預報一般只需要連續兩個月的資料即可建立方程和遞推關系。
⑩ 卡爾曼濾波演算法的發展歷史如何
全球定位系統（GPS）是新一代的精密衛星導航定位系統。由於其全球性、全天候以及連續實時三維定位等特點，在軍事和民用領域得到了廣泛的發展。近年來，隨著科學技術的發展，GPS導航和定位技術已向高精度、高動態的方向發展。但是由於GPS定位包含許多誤差源，尤其是測量隨機誤差和衛星的幾何位置誤差，使定位精度受到影響。利用傳統的方法很難消除。而GPS動態濾波是消除GPS定位隨機誤差的重要方法，即利用特定的濾波方法消除各種隨機誤差，從而提高GPS導航定位精度。 經典的最優濾波包括：Wiener濾波和Kalman濾波。由於Wiener濾波採用頻域法，作用受到限制；而Kalman濾波採用時域狀態空間法，適合於多變數系統和時變系統及非平穩隨機過程，且由於其遞推特點容易在計算機上實現，因此得到了廣泛的應用。為此，本文對Kalman濾波方法進行了深入的研究，並取得了一些成果。 本文首先概述了GPS的組成、應用及最新動態。在此基礎上介紹了GPS的導航定位原理，給出了衛星可見性演算法、選星演算法及定位演算法。然後介紹了卡爾曼濾波的基本原理，在此基礎上對動態用戶的飛行軌跡進行了模擬，對「singer」模型下的8狀態和11狀態卡爾曼濾波演算法進行了模擬分析，同時對「當前」統計模型下11狀態卡爾曼濾波演算法進行了模擬分析，並對濾波前後的定位精度進行了比較。在此基礎上，就如何提高濾波器的動態性能作者提出了改進演算法，即自適應卡爾曼濾波演算法、帶漸消因子的優化演算法及改進的優化演算法，並分別進行了模擬分析。最後作者將卡爾曼濾波演算法分別應用於GPS/DR和GPS/INS組合導航定位系統中，並分別對這兩種系統進行了建模和模擬分析，取得了較理想的結果。 本文的研究工作，對改進傳統的濾波方法有一定的參考和應用價值，並對卡爾曼濾波方法在提高GPS動態導航定位精度方面的應用起到積極的促進作用。