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初始条件Kalman滤波的计算流程初始条件Kalman预测的跟踪性能增益的变化曲线卡尔曼预测器卡尔曼信息滤波器稳态卡尔曼滤波器卡尔曼QR分解滤波器卡尔曼滤波器的一些变化形式第4章Kalman滤波Kalman滤波解决线性动力系统的最优状态估计问题算法是递推的可以适应于非平稳的情况可通过局部线性化推广到非线性系统（EKF）通过UT变换推广到非线性系统（UKF）是当前目标跟踪与预测最有效的方法标量Kalman滤波：说明概念状态方程测量方程已得到估计简写为标量Kalman滤波标量随机过程的递推MMSE估计标量随机过程的递推MMSE估计由状态方程代入系数表达式矢量Kalman滤波目标：离散时间线性动力系统状态估计模型：Kalman滤波的模型如图所示相关参数系统模型的噪声假设卡尔曼滤波功能描述例：一个AR(p)过程令状态方程其他参数Kalman滤波器推导新息的性质新息过程的计算新息的其他形式前验预测误差的正交关系其他正交其中用新息向量估计状态由正交原理得状态方程得Kalman增益误差自相关矩阵递推公式整理得
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