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卡尔曼滤波详解及其与粒子滤波的区别

已有 10360 次阅读 2016-3-21 21:07 |系统分类:教学心得|关键词:学者

 学院创客研究小组在制作和研发四轴飞行器过程中,涉及到卡尔曼滤波对飞机角度的估计,其滤波理论让我们同学望而生畏,其实卡尔曼滤波就程序实现而言,是非常简单的,其原理事实上也不太难懂,我用两句话总结卡尔曼滤波,第一句话:数列模型的建立, 详见下面图1的前两个公式,第二句话,叫做滤波准则,其实就是最小方差估计准则,详见下图的公式3.24,也就是说,卡尔曼滤波是建立在状态递归和校正模型下,以MMSE为准则的状态最优估计,它主要解决线性系统和高斯概率模型的假设,与粒子滤波的本质区别有两个,第一个,准则不同,卡尔曼滤波本质上是以MMSE为准则,而粒子滤波本质上是以最大后验概率为准则,第二个重要区别是:粒子滤波不对系统做线性假设和后验概率的高斯假设,是一种非线性、非高斯滤波。

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1 王安良

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