，广泛应用于估量体系状况和观测进程中的噪声。它开始在1960年被提出，被认为是操控理论和

  卡尔曼滤波器的中心思维是交融体系的动态模型和实践的观测数据，经过对进程和丈量噪声的估量，供给对体系状况的最优估量。其根底原理可大致分为两个进程：猜测（Predict）和更新（Update）。

  在猜测阶段，卡尔曼滤波器运用体系的动态模型，以及从前的状况估量来猜测体系的下一个状况。这一进程根据体系的状况方程和操控输入，考虑体系的动态演化。猜测的结果是对体系状况的先验估量，其间考虑了体系的动态行为。卡尔曼滤波的状况方程一般表明为：

  其间，Xk是体系状况向量，F 是状况搬运矩阵，B 是输入矩阵，Uk是操控输入向量，Wk是进程噪声。

  在更新阶段，卡尔曼滤波器运用实践的丈量数据来校对从前的状况估量。这一进程根据丈量方程和丈量噪声，考虑了观测到的体系输出。更新的结果是对体系状况的后验估量，其间交融了丈量信息。

  卡尔曼滤波是一个迭代的进程，其更新进程依赖于猜测和丈量的相互作用。以下是卡尔曼滤波的迭代进程：

  初始化：首要，需求初始化卡尔曼滤波器的状况估量(X0)和协方差矩阵(P0)

  猜测：运用体系的状况方程进行状况的猜测，并更新状况的协方差矩阵。这一步考虑了体系的动态演化和进程噪声。其间，Xk是先验状况估量，Pk是先验协方差矩阵，Q是进程噪声协方差矩阵。

  丈量更新： 运用丈量方程将猜测的状况与实践的丈量数据来进行比较，然后校对状况估量，并更新协方差矩阵。这一步考虑了观测到的体系输出和丈量噪声。其间，Kk是卡尔曼增益，R是丈量噪声协方差矩阵，Xk是后验状况估量，Pk是后验协方差矩阵。

  重复： 重复猜测和丈量更新进程，将后验状况估量作为下一步的先验状况估量，继续迭代。

  卡尔曼增益： 卡尔曼增益是一个要害的概念，它决议了猜测和丈量更新之间的相对权重。卡尔曼增益越大，体系对丈量数据的依赖性越强，反之亦然。

  协方差矩阵： 协方差矩阵描绘了状况估量的不确定性。经过在迭代进程中更新协方差矩阵，卡尔曼滤波器可以动态调整对状况估量的信赖程度。

  进程噪声和丈量噪声： 进程噪声和丈量噪声是卡尔曼滤波中的两个要害参数，它们用于描绘体系动态模型和丈量进程中的不确定性。恰当估量和调整这些噪声是卡尔曼滤波器功能的要害。

  卡尔曼滤波的长处是它可供给对体系状况的最优估量，一起适应于线性和高斯噪声的体系。但是，卡尔曼滤波也有一些约束，例如对非线性体系的适应性较差，且需求对体系动态模型和噪声参数进行杰出的估量。