卡尔曼滤波 数据融合

卡尔曼滤波是一种递归最小二乘估计方法，主要用于处理随机过程中的动态系统状态估计问题，例如在导航、控制系统和信号处理等领域。它通过结合系统的先验知识（预测）和观测数据（更新），不断优化对系统状态的估计，同时考虑噪声的影响。

数据融合则是将来自多个独立传感器或信息源的数据整合到一个更准确的结果中的过程。在卡尔曼滤波中，数据融合体现在将每个传感器测量值作为观测输入，然后通过滤波算法计算出的状态估计包含了所有数据的综合影响。这样可以提高系统的鲁棒性和可靠性，减少单点故障的影响。