深入理解卡尔曼滤波：原理剖析与MATLAB仿真

贝叶斯定理与状态估计

卡尔曼滤波的核心思想源于贝叶斯定理，它将系统状态视为随机变量，并通过对测量值和模型的处理，计算状态的后验概率分布，从而实现对系统状态的精确估计。

应用领域

卡尔曼滤波在航空航天、导航控制等领域应用广泛，例如：

• 飞机自动驾驶系统：估计飞机位置、速度、姿态等状态，实现精确控制。
• 导航系统：融合GPS、IMU等传感器数据，提高定位精度。
• 控制系统：优化控制策略，提升系统性能。

MATLAB仿真

通过MATLAB编程，可以实现卡尔曼滤波算法的仿真，验证其在不同场景下的性能，并进行参数优化。