卡尔曼更新时间

建立了双观测站被动****的非线性滤波模型,通过扩展卡尔曼滤波方法在该非线性模型下的具体实现步骤。分析了目标通过不同角度向观测站袭来时,卡尔曼滤波算法对目标参数估计的

卡尔曼滤波器是可以实现最优估计的状态观测器。刚看到这句话可能有一点复杂。但是不要着急。我们先从状态观测器开始讲起，然后我们在开始讲解卡尔曼滤波

卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波都是用于处理有噪声的状态估计问题的滤波方法，二者的主要不同在于系统模型的线性或非线性。

随着传感技术、机器人、自动驾驶以及航空航天等技术的不断发展，对控制系统的精度及稳定性的要求也越来越高。卡尔曼滤波算法由匈牙利数学家Kalman提出，主要基于线性系统。卡尔曼滤波作为一种状态最优估计的方法，其应用也越来越普遍，如在无人机、机器人等领域均得到了广泛应用。卡尔曼滤波的核心在于“黄金五条”公式，且通过“预测”与“更新”两个过程来对系统的状态进行最优估计。它是一种结合先验经验、测量更新的状态估计算法。

本章将描述一维卡尔曼滤波器，主要目标是简单直观地解释卡尔曼滤波器的概念，所以，这个过程并不会使用看起来复杂和令人困惑的数学工具,我们将一步一步的向卡尔曼滤波方程靠近。