黄小英

（福建水利电力职业技术学院，福建 永安 366000）

基于递推滤波算法的卡尔曼滤波器在动态数据处理中的应用研究

黄小英

（福建水利电力职业技术学院，福建 永安 366000）

文章介绍了一种基于递推滤波算法的卡尔曼滤波器，并对卡尔曼滤波器在对随机运动物体的位置估计——航天航空领域中的应用进行讨论，最后应用MATLAB软件对观测信号进行滤波仿真，给出计算机仿真结果，得到卡尔曼滤波器对消除观测噪声的作用。

递推滤波算法；卡尔曼滤波器；MATLAB

1 引言

数字卡尔曼滤波器是一种最优递归估计滤波器,它可以用于滤除一个附加在随机信号上的观测噪声，也可以预测一个动态模型的正确参数。如果给定初始条件，就能够预测这种模型的参数，并且能够随着每次新的观测对参数进行修正，给出估计误差的范围，卡尔曼滤波器是一个不断地预测、修正的递推过程,它对于测量噪声和模型噪声都具有非常好的效果，并且由于它具有便于计算机模拟的结构，使得卡尔曼滤波器在计算机跟踪设备中有广泛的应用，也就是说在某些情况下，卡尔曼滤波器的性能要优于其他的线性滤波器。

卡尔曼滤波器求解时不需要贮存大量的观测数据，并且当得到新的观测数据时，可随时算得新的参数滤波值，便于实时地处理观测结果，因此，卡尔曼滤波被越来越多地应用于动态数据处理中，尤其是GPS动态数据处理、惯性导航等。

2 卡尔曼滤波器的原理及算法

20世纪60年代初，随着空间技术发展对于处理统计特性具有非平稳性（即时变性）的多维随机信号和干扰的迫切需要，卡尔曼（R.E.Kalman）和布西（R.S. Bucy）提出了递推滤波算法。……