卡曼濾波器入門教程概述

關于本教程

卡爾曼濾波器是一個簡單的話題，然而，許多書籍和教程卻把它講的很復雜，要讀懂它們需要有深厚的數(shù)學背景，并且缺乏實際的例子，幾乎每一本書籍或教程都把核心思想簡單明了的卡曼濾波講得比原本更加復雜。

所以，我決定寫一個簡單且直觀的教程并附帶一些實際應用例子。 一些例子來自雷達通信領域，在該領域卡爾曼濾波被廣泛使用（主要用于目標跟蹤）。然而，這里提出的原理可以應用于任何需要估計和預測的領域。本教程包括三個部分：

• 第1部分通過八個數(shù)值示例介紹卡爾曼濾波器，這部分不需要先驗數(shù)學知識，本教程提供了所有必要的數(shù)學背景，包括均值、方差和標準差等，閱讀第一部分后，您將能夠理解卡爾曼濾波器的概念，并發(fā)展出“卡爾曼濾波器直覺”。您還將能夠設計一維卡爾曼濾波器。
• 第2部分描述了多維（或多元）卡爾曼濾波器-矩陣表示的卡爾曼濾波器。這部分有點高級。需要線性代數(shù)的基本知識（僅矩陣運算）。本教程也供了這部分必要的數(shù)學背景。還包括卡爾曼濾波器的數(shù)學推導和動態(tài)系統(tǒng)建模。閱讀第二部分后，您將能夠理解卡爾曼濾波器背后的數(shù)學。您還將能夠設計多維卡爾曼濾波器。
• 第3部分描述了非線性卡爾曼濾波器。這一部分對于掌握卡爾曼濾波器至關重要，因為大多數(shù)現(xiàn)實系統(tǒng)都是非線性的。目前，該部分正在編寫過程中。第3部分將包括擴展卡爾曼濾波器、無中心卡爾曼濾波器和粒子濾波器。

關于卡爾曼濾波器

大多數(shù)現(xiàn)代系統(tǒng)都有許多傳感器，它們根據(jù)一系列測量結(jié)果來估計隱藏（未知）狀態(tài)。例如，GPS接收機提供位置和速度估計，其中位置和速度是隱藏狀態(tài)，衛(wèi)星信號到達的差分時間是測量值。跟蹤和控制系統(tǒng)的最大挑戰(zhàn)之一是在存在不確定性的情況下提供對隱藏狀態(tài)的準確和精確估計。在GPS接收機中，測量不確定性取決于許多外部因素，如熱噪聲、大氣影響、衛(wèi)星位置的微小變化、接收機時鐘精度等。

卡爾曼濾波器是最重要和最常見的估計算法之一。卡爾曼濾波器基于不準確和不確定的測量結(jié)果產(chǎn)生隱藏變量的估計。此外，卡爾曼濾波器還可以根據(jù)過去的估計預測未來的系統(tǒng)狀態(tài)。

過濾器以Rudolf E.Kálman（1930年5月19日至2016年7月2日）的名字命名。1960年，卡爾曼發(fā)表了他的著名論文，描述了離散數(shù)據(jù)線性濾波問題的遞歸解。

如今，卡爾曼濾波器被用于目標跟蹤（雷達）、定位和導航系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、計算機圖形學等等。

預測前置要求

在深入了解卡爾曼濾波器的解釋之前，讓我們首先了解預測算法的必要性。例如，讓我們考慮一種雷達跟蹤算法。

跟蹤雷達向目標方向發(fā)送一束筆射束，假設追蹤周期為5秒，換言之，每隔5秒，雷達通過向目標方向發(fā)送一個專用跟蹤波束來重新追蹤目標。發(fā)送波束后，雷達估計當前目標的位置和速度，雷達還估計（或預測）下一個追蹤周期目標所處的位置。使用牛頓運動方程可以容易地計算未來目標位置：

x是目標的位置x0是目標的初始位置v0是目標的初始速度a是目標的加速度Δt是時間間隔（在我們的示例中為5秒）

在三維中，牛頓的運動方程可以寫成方程組：

目標參數(shù)[x,y,z,vx,vy,vz,ax,ay,az]稱為系統(tǒng)狀態(tài)，當前狀態(tài)是預測算法的輸入，下一狀態(tài)（下一時間間隔的目標參數(shù)）是算法的輸出。上述方程組稱為動態(tài)模型（或狀態(tài)空間模型）。動態(tài)模型描述了輸入和輸出之間的關系。讓我們回到我們的例子，如我們所見，如果當前狀態(tài)和動態(tài)模型已知，則可以輕松預測下一個目標狀態(tài)。然而，事實卻不是這樣的，首先，雷達測量值不是絕對準確的，它包括隨機誤差（或不確定性），誤差大小取決于許多參數(shù)，例如雷達校準、波束寬度和返回回波的信噪比，測量中包含的誤差稱為測量噪聲。此外，由于風、空氣湍流和飛行員機動等外部因素，目標運動與運動方程并不嚴格一致，動態(tài)模型誤差（或不確定性）稱為過程噪聲。

由于測量噪聲和過程噪聲，估計的目標位置可能遠離實際目標位置，在這種情況下，雷達可能會將跟蹤波束發(fā)送到錯誤的方向，從而錯過目標。我們需要一種考慮過程和測量不確定性的預測算法來提高雷達跟蹤性能。最廣泛使用的預測算法就是

卡爾曼濾波器

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