卡尔曼滤波参数辨识基本原理

卡尔曼滤波器是一种递归滤波器，用于估计系统状态并预测未来状态。其基本原理是通过对系统的观测值和先验信息进行融合，得到对系统状态的最优估计。参数辨识是指在给定系统模型的前提下，通过观测数据来确定系统模型中的参数值。卡尔曼滤波器的参数辨识可以通过最大似然法、最小二乘法等方法来实现。在实际应用中，通常需要对卡尔曼滤波器的噪声方差进行调整，以达到最优估计的效果。