卡尔曼滤波推导+贝叶斯滤波推导+粒子滤波推导

一、Kalman Filter 1、前言 1、两个传感器测量同一个信号，为了减小误差我们可以采用取平均的方式，进一步的我们采用加权平均（由方差大小分配），加权平均是一种静态分配方式。方差是随外界环境而变的，加权值也应该随之改变，这就是卡尔曼滤波出现的原因，它是一种动态更新加权值，不断迭代的算法。卡尔曼是对模型预测值以及传感器观测值加权平均，模型只有一个步长，x(k-1)得到x(k)，其中x(k-1

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