卡尔曼滤波算法及推导1、kalman滤波问题考虑一离散时间的动态系统，它由描述状态向量的过程方程和描述观测向量的观测方程共同表示。（1）、过程方程 式中，M 1向量x(n)表示系统在离散时间n的状态向量，它是不可观测的；M M矩阵F（n+1,n）成为状态转移矩阵，描述动态系统在时间n的状态到n+1的状态之间的转移，应为已知。而M 1向量 为过程噪声向量，它描述状态转移中间的加性噪声或误差。1、kalman滤波问题（1）、观测方程 式中，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：1、kalman滤波问题1、kalman滤波问题还假设状态的初始值x(0)与v1(n)、v2(n)，n 0均不相关，并且噪声向量v1(n)与v2(n)也不相关，既有：2、新息过程考虑一步预测问题，给定观测值y(1),.，y(n-1)，求观测向
