卡尔曼滤波算法C语言实现(转2)

wiser803

      看了网络上许多对于KALMAN滤波的应用，都是将其当一个传感器或一个信号的后端滤波器使用。这是杀鸡用牛刀，是对KALMAN滤波器重大误解造成的。也许，造成这种局面是高校在教了KALMAN滤波原理后，为了联系实际应用給学生一个示例，用单片机KALMAN滤波对信号进行简单的滤波，而学生误以为KALMAN滤波就是干这个用的。
    其实，对于传感器或信号的后端滤波处理，已经有大量很成熟、很好的数字滤波方案可用，相对KALMAN滤波繁杂的代码轻巧很多，其滤波效果甚至比KALMAN滤波直接用来处理信号好很多。
    KALMAN博士推导出这套滤波方法是基于带正态噪声的线性系统模型状态变量的最优估计器（观测器），或称动力学状态最优估计器。由此可知，KALMAN滤波适用于系统模型下的滤波测量和最优估计，信号经适当处理后一般可用于高精度反馈控制。与一般信号滤波器设计参数相对独立不同，KALMAN滤波必须根据系统模型参数，来导出滤波器其他参数。因此，KALMAN滤波的前端信号预处理还是需要的，并非只要KALMAN滤波就OK了。当然，如果将KALMAN滤波器简化到仅仅类似一般信号滤波器，由于阶次的退化其滤波效果预计不会超过专用滤波器的。