一维自适应Kalman滤波的一种最优算法

摘要

1 引言 Kalman滤波是一种用于对含有随机摄动的动态系统的最优状态估值过程。更准确地讲,Kalman滤波器是一种从受噪声干扰的观测信号中,对被观测系统的状态进行统计估值的方法,这种估值是以线性、无偏、最小方差为准则的递推估值。它被广泛地应用于空间技术、雷达、导航、通信、工业自动化、气象和地震预报、生物医学工程等领域。 虽然Kalman滤波有许多成功的应用,但是从实用角度上看它仍有一些不足。众所周知,对于一个系统模型我们往往缺少对其真正特征的认识,即系统模型中常常含有未知的参数,而这一点将严重影响滤波器的工作。