卡尔曼滤波算法matlab 严恭敏

卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种用于估计状态空间模型的递归滤波器。它是由Rudolf E. Kalman提出的，用于处理具有高斯噪声的线性系统。卡尔曼滤波算法主要应用于系统状态的估计问题，例如目标跟踪、导航、飞行控制等。

卡尔曼滤波算法通过对系统的状态进行推断，可以根据系统的动力学方程和观测方程，不断地更新对系统状态的估计值，从而得到最优估计。

在MATLAB中，可以使用卡尔曼滤波算法进行系统的状态估计。MATLAB提供了kalman函数来实现卡尔曼滤波算法。具体使用方法如下：
1. 定义系统的状态方程和观测方程；
2. 定义系统的初始状态和协方差矩阵；
3. 使用kalman函数对系统状态进行估计，得到最优估计结果。

严恭敏是指该算法的提出者，也是该算法的主要研究者之一。他在卡尔曼滤波算法中做出了重要贡献，发表了大量相关研究论文，使卡尔曼滤波算法得到了广泛应用。

总之，卡尔曼滤波算法是一种用于估计状态空间模型的递归滤波器，在MATLAB中可通过kalman函数进行实现。严恭敏是该算法的重要研究者，对该算法做出了重要贡献。