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卡尔曼滤波原理及其在RSSI测距中的应用

2023-05-16

       卡尔曼滤波（Kalman filter）是一种高效的自回归滤波器，它能在存在诸多不确定性情况的组合信息中估计动态系统的状态，是一种强大的、通用性极强的工具。它的提出者，鲁道夫.E.卡尔曼，在一次访问NASA埃姆斯研究中心时，发现这种方法能帮助解决阿波罗计划的轨道预测问题，后来NASA在阿波罗飞船的导航系统中确实也用到了这个滤波器。最终，飞船正确驶向月球，完成了人类历史上的第一次登月。

一、卡尔曼滤波用到的线性代数基本知识

方差：一维特征空间的状态分布，衡量一组数据的离散程度，在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。

其中，σ2为样本方差，X为变量，µ为样本均值，N为样本例数。

标准差：方差的平方根，在概率统计中最常使用作为统计分布

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