噪声自适应卡尔曼滤波

噪声自适应卡尔曼滤波是一种改进的卡尔曼滤波算法，它通过实时更新过程噪声协方差和测量噪声协方差，以更好地适应外部环境的变化。在传统的卡尔曼滤波中，噪声协方差通常被认为是固定的，但在噪声自适应卡尔曼滤波中，这些协方差会根据实际情况进行实时更新[1]。

噪声自适应卡尔曼滤波的实现可以采用不同的方法。一种常见的方法是使用遗忘滤波器，它通过遗忘因子来控制噪声协方差的更新速度[2]。另一种方法是使用渐消记忆滤波器，它通过引入记忆因子来平滑噪声协方差的变化[3]。还有一种方法是使用Sage-Husa自适应滤波器，它通过估计观测噪声协方差和动态模型噪声矩阵的开窗估计来实现自适应[3]。

噪声自适应卡尔曼滤波在许多领域都有广泛的应用，例如导航定位、惯性导航、组合导航等[4][5]。它能够提高滤波器的性能，使其更好地适应不确定性和噪声的变化，从而提高系统的鲁棒性和准确性[6]。

参考文献：
[1] 夏启军, 孙优贤, 周春晖. 渐消卡尔曼滤波器的最佳自适应算法及其应用[J]. 自动化学报, 1990(03): 210-216.
[2] 杨元喜. 自适应动态导航定位（第二版）。
[3] 严恭敏. 捷联惯导算法与组合导航原理。
[4] 杨元喜，任夏，许艳. 自适应抗差滤波理论及应用的主要进展。
[5] https://blog.csdn.net/qwe900/article/details/105867521
[6] https://blog.csdn.net/Ruins_LEE/article/details/116769786