序贯卡尔曼滤波流程图

序贯卡尔曼滤波（Sequential Kalman Filter）是一种用于递归估计状态的滤波算法。它由两个主要步骤组成：预测步骤和更新步骤。以下是序贯卡尔曼滤波的流程图：

1. 预测步骤：
- 使用先验知识和系统动力学模型来预测当前时刻的状态。
- 利用系统动力学模型和先验知识推断状态的协方差矩阵。
- 生成预测的状态与协方差。

2. 更新步骤：
- 通过观测数据来更新预测的状态。
- 通过计算观测噪声的协方差矩阵来更新预测的状态协方差。
- 使用卡尔曼增益来将预测的状态与观测数据进行融合，得到最终的状态估计结果。

通过不断重复这两个步骤，序贯卡尔曼滤波可以实时地对系统状态进行估计。