卡尔曼滤波是高斯滤波吗

卡尔曼滤波是一种递归的状态估计算法，用于从不完全和有噪声的观测数据中估计系统的状态。它是基于贝叶斯滤波理论和高斯分布的概率推断方法。因此，可以说卡尔曼滤波是一种基于高斯滤波的方法。

卡尔曼滤波的核心思想是通过融合先验信息（系统模型）和后验信息（观测数据），来估计系统的状态。它假设系统的状态和观测数据都服从高斯分布，并通过递推的方式更新状态的估计值和协方差矩阵。

卡尔曼滤波在估计线性系统状态方面表现出色，并且具有较低的计算复杂度。但是，当系统非线性或者存在非高斯噪声时，卡尔曼滤波的性能可能会下降。为了解决这个问题，人们提出了一些改进的卡尔曼滤波算法，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），用于处理非线性系统和非高斯噪声。