卡尔曼滤波（1）：离散型的卡尔曼滤波器
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近期正在学习卡尔曼滤波器相关内容，现将个人理解整理如下，作为初学者，文中可能存在疏漏之处。
针对某些我们期望获取的状态变量而言，它们在现实中确实存在，但受制于测量与计算过程中的误差影响，我们无法获得其确切数值。在此情形下，我们希望尽可能获取接近真实状态的估计值，而卡尔曼滤波器正是实现这一目标的工具。需要指出的是，卡尔曼滤波器并非实体意义上的滤波装置，而是一种数学处理方法。其核心功能是通过反复迭代运算来降低噪声干扰带来的误差影响。该方法适用于测量误差及系统扰动噪声均符合正态分布的情形。以下内容将仅针对离散型卡尔曼滤波器进行阐述。
假设某一状态变量遵循如下差分方程：
【](http://blog.photo.sina.com.cn/showpic.html#url=http://album.sina.com.cn/pic/0075b2hlzy7jkxdKM4Pab) （1）
描述该状态变量与观测数据之间关系的状态测量方程如下：
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