精选优质文档-倾情为你奉上Kalman滤波器的基本原理及仿真摘要：Kalman滤波是对线性最小均方误差滤波的另一种处理方法，实际是维纳滤波的一种递推算法。它采用的递推算法利用了前一时刻的估计值和新的观测值，大大提高了处理的实时性，同时也能自动跟踪随机信号统计特性的非平稳变化，对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的，因此得到了广泛的应用。Kalman滤波的应用包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。关键字：Kalman滤波 线性最小均方误差滤波 估计值 观测值一、Kalman滤波器的提出Kalman滤波器是源于匈牙利数学家Rudolf Emil Kalman的博士论文和1960年发表的论文A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems（线性滤波与预测问题的新方法）。在信号处理，通信和现代控制系统中，需要对一个随机动态系统的状态进行估计，由一个
