卡尔曼滤波器简介
一句话讲明白 卡尔曼滤波
一句话讲明白卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种基于状态空间模型的估计算法，通过对系统状态进行预测和更新，从而提高对系统状态的估计精度。
它是一种递归滤波算法，能够有效地处理含有噪声的测量数据，广泛应用于航空航天、导航定位、无线通信等领域。
以下是对卡尔曼滤波的十个要点的介绍：1. 状态空间模型：卡尔曼滤波基于状态空间模型，将系统的状态表示为一个向量，通过状态转移矩阵描述系统状态的演化规律。
2. 预测步骤：卡尔曼滤波首先通过状态转移矩阵和控制输入预测系统的下一时刻状态，得到预测状态向量和预测误差协方差矩阵。
3. 更新步骤：卡尔曼滤波利用测量数据对预测状态进行修正，得到更新后的状态估计向量和更新后的误差协方差矩阵。
4. 估计误差：卡尔曼滤波通过误差协方差矩阵描述状态估计的精度，该矩阵可以通过预测和更新步骤进行递推计算。
5. 测量模型：卡尔曼滤波通过测量模型将系统状态和测量结果联系起来，测量模型可以是线性或非线性的。
6. 噪声模型：卡尔曼滤波假设系统和测量中存在随机噪声，通过噪声协方差矩阵描述噪声的统计特性。
7. 最小均方误差准则：卡尔曼滤波通过最小化均方误差准则，优化状态估计的精度，使得估计结果尽可能接近真实值。
8. 递归计算：卡尔曼滤波是一种递归算法，通过不断迭代更新状态估计，实现对系统状态的连续估计。
9. 初始条件：卡尔曼滤波需要给定初始状态估计和初始误差协方差矩阵，通常通过历史数据或先验知识进行初始化。
10. 优势和应用：卡尔曼滤波具有高效、精确、鲁棒的特点，被广泛应用于导航定位、目标跟踪、机器人定位与导航等领域，在实时性和稳定性要求较高的系统中得到了广泛应用和研究。
卡尔曼滤波是一种基于状态空间模型的递归滤波算法，通过预测和更新步骤对系统状态进行估计，以提高状态估计的精度。
它通过最小化均方误差准则和递归计算的方式，能够有效地处理含有噪声的测量数据，在航空航天、导航定位等领域得到了广泛应用。
卡尔曼滤波的基本原理
卡尔曼滤波的基本原理1. 任务名称卡尔曼滤波的基本原理2. 引言卡尔曼滤波是一种用于估计动态系统状态的方法，它通过融合系统测量和模型预测的信息，提供对系统状态的最优估计。
该滤波器在众多领域，如导航、信号处理、机器人技术等方面得到了广泛应用。
本文将详细介绍卡尔曼滤波的基本原理及其应用。
3. 卡尔曼滤波器的算法卡尔曼滤波器的算法主要由两个步骤组成：预测步骤和更新步骤。
在预测步骤中，根据系统的动力学模型，利用上一时刻的状态估计和模型进行预测；在更新步骤中，根据测量值和预测值之间的差异，对状态进行修正。
3.1 预测步骤预测步骤中，卡尔曼滤波器通过状态转移矩阵和控制向量对上一时刻的状态估计进行预测。
预测的状态向量可由以下公式表示：x k=Fx k−1+Bu k其中，x k表示当前时刻的状态估计，x k−1表示上一时刻的状态估计，F表示状态转移矩阵，B表示控制向量，u k表示当前时刻的控制输入。
预测的协方差矩阵可由以下公式表示：P k=FP k−1F T+Q其中，P k表示当前时刻的协方差矩阵，P k−1表示上一时刻的协方差矩阵，Q表示过程噪声的协方差矩阵。
3.2 更新步骤更新步骤中，卡尔曼滤波器将测量值与预测值进行比较，通过计算卡尔曼增益，对预测的状态进行修正。
卡尔曼增益的计算公式如下所示：K k=P k H T(HP k H T+R)−1其中，K k表示卡尔曼增益，H表示测量矩阵，R表示测量噪声的协方差矩阵。
修正后的状态向量可由以下公式表示：x k=x k+K k(y k−Hx k)修正后的协方差矩阵可由以下公式表示：P k=(I−K k H)P k3.3 初始化在使用卡尔曼滤波器之前，需要对状态向量和协方差矩阵进行初始化。
通常情况下，初始状态向量和协方差矩阵可通过经验估计或历史数据进行初始化。
4. 卡尔曼滤波器的应用卡尔曼滤波器具有很广泛的应用领域，下面将介绍其中几个典型的应用。
4.1 导航在导航领域，卡尔曼滤波器常用于姿态估计、位置估计和速度估计等方面。
卡尔曼滤波器介绍 --- 最容易理解
10.6 卡尔曼滤波器简介本节讨论如何从带噪声的测量数据把有用信号提取出来的问题。
通常，信号的频谱处于有限的频率范围内，而噪声的频谱则散布在很广的频率范围内。
如前所述，为了消除噪声，可以把 FIR滤波器或IIR滤波器设计成合适的频带滤波器，进行频域滤波。
但在许多应用场合，需要进行时域滤波，从带噪声的信号中提取有用信号。
虽然这样的过程其实也算是对信号的滤波，但所依据的理论,即针对随机信号的估计理论,是自成体系的。
人们对随机信号干扰下的有用信号不能“确知”，只能“估计”。
为了“估计”，要事先确定某种准则以评定估计的好坏程度。
最小均方误差是一种常用的比较简单的经典准则。
典型的线性估计器是离散时间维纳滤波器与卡尔曼滤波器。
对于平稳时间序列的最小均方误差估计的第一个明确解是维纳在1942年2月首先给出的。
当时美国的一个战争研究团体发表了一个秘密文件，其中就包括维纳关于滤波问题的研究工作。
这项研究是用于防空火力控制系统的。
维纳滤波器是基于最小均方误差准则的估计器。
为了寻求维纳滤波器的冲激响应，需要求解著名的维纳-霍夫方程。
这种滤波理论所追求的是使均方误差最小的系统最佳冲激响应的明确表达式。
这与卡尔曼滤波（Kalman filtering）是很不相同的。
卡尔曼滤波所追求的则是使均方误差最小的递推算法。
在维纳进行滤波理论研究并导出维纳-霍夫方程的十年以前，在1931年，维纳和霍夫在数学上就已经得到了这个方程的解。
对于维纳-霍夫方程的研究，20世纪五十年代涌现了大量文章，特别是将维纳滤波推广到非平稳过程的文章甚多，但实用结果却很少。
这时正处于卡尔曼滤波问世的前夜。
维纳滤波的困难问题，首先在上世纪五十年代中期确定卫星轨道的问题上遇到了。
1958年斯韦尔林（Swerling）首先提出了处理这个问题的递推算法，并且立刻被承认和应用。
1960年卡尔曼进行了比斯韦尔林更有意义的工作。
他严格地把状态变量的概念引入到最小均方误差估计中来，建立了卡尔曼滤波理论。
卡尔曼滤波器介绍
卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全包含噪声的测量(英文:measurement)中，估计动态系统的状态。
应用实例卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，对物体位置的，包含噪声的观察序列预测出物体的坐标位置及速度. 在很多工程应用(雷达, 计算机视觉)中都可以找到它的身影. 同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要话题.比如,在雷达中,人们感兴趣的是跟踪目标,但目标的位置,速度,加速度的测量值往往在任何时候都有噪声.卡尔曼滤波利用目标的动态信息,设法去掉噪声的影响,得到一个关于目标位置的好的估计。
这个估计可以是对当前目标位置的估计(滤波),也可以是对于将来位置的估计(预测)，也可以是对过去位置的估计(插值或平滑).命名这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.E.卡尔曼（Rud olf E. Kalman）命名. 虽然Peter Swerling实际上更早提出了一种类似的算法.斯坦利.施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器.卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时,发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用,后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器.关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalm an (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表.目前,卡尔曼滤波已经有很多不同的实现.卡尔曼最初提出的形式现在一般称为简单卡尔曼滤波器.除此以外,还有施密特扩展滤波器,信息滤波器以及很多Bierman, Thornton 开发的平方根滤波器的变种.也行最常见的卡尔曼滤波器是锁相环，它在收音机,计算机和几乎任何视频或通讯设备中广泛存在.卡尔曼滤波器– Kalman Filter1．什么是卡尔曼滤波器（What is the Kalman Filter ）在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。
卡尔曼滤波器及matlab实现
卡尔曼滤波器及Matlab实现简介卡尔曼滤波器是一种常用于估计系统状态的滤波器，特别适用于具有线性动态模型和高斯噪声的系统。
它通过结合系统的测量值和模型预测的状态来估计系统的状态，并利用测量噪声和模型噪声的特性进行优化。
本文将介绍卡尔曼滤波器的基本原理，并使用Matlab实现一个简单的卡尔曼滤波器。
卡尔曼滤波器的基本原理卡尔曼滤波器的基本原理可以描述为以下步骤：1.初始化卡尔曼滤波器的状态估计值和协方差矩阵。
通常情况下，可以将初始状态设定为系统的初始状态，协方差矩阵设定为一个较大的值。
2.预测步骤：根据系统的动态模型预测下一时刻的状态和协方差矩阵。
3.更新步骤：使用测量值来更新预测的状态和协方差矩阵，得到最优的状态估计值和协方差矩阵。
具体的数学表达式如下：预测步骤：预测的状态估计值：x_k = A*x_(k-1) + B*u_k预测的协方差矩阵：P_k = A*P_(k-1)*A' + Q其中，A是状态转移矩阵，B是输入控制矩阵，u_k是输入控制向量，Q是模型噪声协方差。
更新步骤：测量残差：y_k = z_k - H*x_k残差协方差矩阵：S_k = H*P_k*H' + R卡尔曼增益：K_k = P_k*H'*inv(S_k)更新后的状态估计值：x_k = x_k + K_k*y_k更新后的协方差矩阵：P_k = (I - K_k*H)*P_k其中，H是观测矩阵，z_k是测量值，R是测量噪声协方差。
Matlab实现接下来，我们使用Matlab来实现一个简单的卡尔曼滤波器。
我们假设一个一维运动系统，系统状态为位置，系统模型如下：x_k = x_(k-1) + v_(k-1) * dtv_k = v_(k-1) + a_(k-1) * dt式中，x_k是当前时刻的位置，v_k是当前时刻的速度，a_k是当前时刻的加速度，dt是时间步长。
假设我们只能通过传感器得到位置信息，并且测量噪声服从均值为0、方差为0.1的高斯分布。
卡尔曼滤波做回声的原理
卡尔曼滤波器是一种有效的递归滤波器，它估计线性动态系统的状态。
虽然卡尔曼滤波器主要用于线性系统和线性估计，但它也可以通过扩展应用于非线性系统。
回声消除（Echo Cancellation）是声学信号处理中的一个经典问题，它涉及到从混合信号中分离出原始信号和回声。
卡尔曼滤波器用于回声消除的原理基于以下几个关键点：1. 系统模型：首先，需要建立一个数学模型来描述原始信号和回声之间的关系。
这个模型通常包含状态空间模型，其中状态变量表示信号的当前估计，而控制输入则可以是清除信号或噪声。
2. 观测模型：观测模型描述了系统状态与可观测输出之间的关系。
在回声消除的应用中，观测信号通常是麦克风接收到的混合信号，即原始信号和回声的叠加。
3. 预测：卡尔曼滤波器使用预测步骤来估计下一个状态。
在这个步骤中，滤波器会根据系统模型和当前的估计来预测状态变量的未来值。
4. 更新：在更新步骤中，滤波器使用观测数据来修正预测状态。
这个步骤包括计算卡尔曼增益，它是观测值与预测值之间差异的权重，用于调整状态估计。
5. 回声消除：在回声消除的应用中，卡尔曼滤波器的输出可以用来生成一个清除信号，该信号是原始信号和回声的差值。
这个差值是通过对混合信号进行滤波来实现的，滤波器设计得能够识别并抑制回声成分。
6. 反馈：最后，清除信号可以反馈到系统中，与原始信号混合，以减少回声的影响。
这种反馈机制是回声消除中关键的一环，它需要仔细调整，以避免引入噪声或影响原始信号的质量。
使用卡尔曼滤波器进行回声消除的关键挑战在于模型的准确性、卡尔曼增益的计算以及如何处理非线性效应。
实际应用中，可能需要对卡尔曼滤波器进行适当的修改或扩展，例如使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）或无迹卡尔曼滤波器（UKF）来处理非线性特性。
此外，回声消除算法还需要考虑实时性和计算效率，以便在实际通信系统中得到应用。
卡尔曼滤波 参数
卡尔曼滤波参数卡尔曼滤波是一种利用一系列离散时间的观测值，对状态变量进行估计的算法，它被广泛应用于瞄准、自动导航、目标识别和控制系统等领域。
它适用于线性系统，可以通过递归方式实现，用于估计系统状态的随时间演变。
本文将介绍卡尔曼滤波的参数以及相关参考内容。
参数：1. 状态方程卡尔曼滤波器的状态方程指的是系统的物理模型，即描述了状态变量如何随时间演化的方程。
在线性系统中，状态变量可以表示为一系列线性方程的组合，例如：x[k+1] = Fx[k] + Gu[k] + w[k]其中，x[k]是k时刻的状态变量，F是状态转移矩阵，G是输入矩阵，u[k]是k时刻的输入变量，如控制信号，w[k]是k时刻的过程噪声。
2. 观测方程卡尔曼滤波器的观测方程描述了每次观测噪声和状态变量之间的关系，通常表示为：z[k] = Hx[k] + v[k]其中，z[k]是k时刻的观测量，H是观测矩阵，v[k]是测量噪声。
3. 状态协方差矩阵状态协方差矩阵是一个对称矩阵，它描述了状态变量的不确定性或误差的大小和协方差。
卡尔曼滤波器的设计目标之一是通过最小化状态协方差矩阵来提高估计的准确性。
4. 过程噪声协方差矩阵过程噪声协方差矩阵描述了过程噪声的大小和协方差。
在实践中，可以通过实验或经验来确定这个矩阵的值。
5. 测量噪声协方差矩阵测量噪声协方差矩阵描述了测量噪声的大小和协方差。
同样，可以通过实验或经验来确定这个矩阵的值。
参考内容：1. Probabilistic Robotics by Sebastian ThrunSebastian Thrun的《Probabilistic Robotics》是一本深入而全面的介绍机器人操作和控制中使用概率方法的经典教材。
该书详细介绍了卡尔曼滤波器和其应用，特别是在移动机器人定位和地图构建中的应用。
2. A tutorial on Kalman Filter这是一篇详细而易懂的卡尔曼滤波器教程，介绍了状态方程、观测方程、状态协方差矩阵、过程噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵等各个参数的作用和意义。
卡尔曼滤波
卡尔曼滤波卡尔曼滤波(Kalman filtering ) 一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。
由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。
斯坦利施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。
卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。
关于这种滤波器的论文由Swerli ng (1958), Kalman (I960) 与Kalma n and Bucy (1961) 发表。
数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术，Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态•由于，它便于计算机编程实现，并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理，Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法，在通信，导航，制导与控制等多领域得到了较好的应用•中文名卡尔曼滤波器，Kalman滤波，卡曼滤波外文名KALMAN FILTER表达式X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)提岀者斯坦利施密特提岀时间1958应用学科天文，宇航，气象适用领域范围雷达跟踪去噪声适用领域范围控制、制导、导航、通讯等现代工程斯坦利施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。
卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导—航电脑使用了这种滤波器。
关于这种滤波器的论文由Swerling (1958)， Kalman (1960)与Kalma n and Bucy (1961) 发表。
2定义传统的滤波方法，只能是在有用信号与噪声具有不同频带的条件下才能实现. 20世纪40年代，N .维纳和A. H .柯尔莫哥罗夫把信号和噪声的统计性质引进了滤波理论，在假设信号和噪声都是平稳过程的条件下，利用最优化方法对信号真值进行估计，达到滤波目的，从而在概念上与传统的滤波方法联系起来，被称为维纳滤波。
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3 卡尔曼滤波器的简介3.1 卡尔曼滤波器的概述卡尔曼滤波器[4]由一系列递归数学公式描述，它们提供了一种高效可计算的方法来估计过程的状态，并使估计均方误差最小。
卡尔曼滤波器应用广泛且功能强大，它可以估计信号的过去和当前状态，甚至能估计将来的状态，即使并不知道模型的确切性质。
假设我们要研究的对象是一个房间的温度。
根据你的经验判断，这个房间的温度是恒定的，也就是下一分钟的温度等于现在这一分钟的温度（假设我们用一分钟来做时间单位）。
假设你对你的经验不是100%的相信，可能会有上下偏差几度。
我们把这些偏差看成是高斯白噪声（White Gaussian Noise ），也就是这些偏差跟前后时间是没有关系的而且符合高斯分配（Gaussian Distribution ）。
另外，我们在房间里放一个温度计，但是这个温度计也不准确的，测量值会比实际值偏差。
我们也把这些偏差看成是高斯白噪声。
现在对于某一分钟我们有两个有关于该房间的温度值：你根据经验的预测值（系统的预测值）和温度计的值（测量值）。
下面我们要用这两个值结合他们各自的噪声来估算出房间的实际温度值。
假如我们要估算k 时刻的是实际温度值。
首先你要根据1k -时刻的温度值，来预测k 时刻的温度。
因为你相信温度是恒定的，所以你会得到k 时刻的温度预测值是跟1k -时刻一样的，假设是23度，同时该值的高斯噪声的偏差是5度（5是这样得到的：如果1k -时刻估算出的最优温度值的偏差是3，你对自己预测的不确定度是4度，他们平方相加再开方，就是5）。
然后，你从温度计那里得到了k 时刻的温度值，假设是25度，同时该值的偏差是4度。
由于我们用于估算k 时刻的实际温度有两个温度值，分别是23度和25度。
究竟实际温度是多少呢？相信自己还是相信温度计呢？究竟相信谁多一点，我们可以用他们的协方差来判断。
因为252(5242)Kg ∧∧∧∧=+，所以0.78Kg =，我们可以估算出k 时刻的实际温度值是：230.78(2523)24.56+*-=度。
可以看出，因为温度计的协方差比较小（比较相信温度计），所以估算出的最优温度值偏向温度计的值。
现在我们已经得到k 时刻的最优温度值了，下一步就是要进入1k -时刻，进行新的最优估算。
到现在为止，好像还没看到什么自回归的东西出现。
对了，在进入1k -时刻之前，我们还要算出k 时刻那个最优值（24.56度）的偏差。
算法如下：((1)52)0.5 2.35Kg ∧∧-*=。
这里的5就是上面的k 时刻你预测的那个23度温度值的偏差，得出的2.35就是进入1k +时刻以后k 时刻估算出的最优温度值的偏差（对应于上面的3）。
就是这样，卡尔曼滤波器就不断的把协方差递归，从而估算出最优的温度值。
他运行的很快，而且它只保留了上一时刻的协方差。
上面的Kg ，就是卡尔曼增益（Kalman Gain ）。
他可以随不同的时刻而改变他自己的值！3.2 卡尔曼滤波器的算法首先，我们先要引入一个离散控制过程的系统。
该系统可用一个线性随机微分方程（Linear Stochastic Difference equation ）来描述：()(1)()()X k AX k BU k W K =-++ (3.1)再加上系统的测量值：()()()Z k HX k V k =+ (3.2)上两式子中，()X k 是k 时刻的系统状态，()U k 是k 时刻对系统的控制量。
A 和B 是系统参数，对于多模型系统，他们为矩阵。
()Z k 是k 时刻的测量值，H 是测量系统的参数，对于多测量系统，H 为矩阵。
()W K 和()V k 分别表示过程和测量的噪声。
他们被假设成高斯白噪声(White Gaussian Noise)，他们的协方差分别是,Q R （这里我们假设他们不随系统状态变化而变化）。
对于满足上面的条件(线性随机微分系统，过程和测量都是高斯白噪声)，卡尔曼滤波器是最优的信息处理器。
下面我们来用他们结合他们的协方差s 来估算系统的最优化输出。
首先我们要利用系统的过程模型，来预测下一状态的系统。
假设现在的系统状态是k ，根据系统的模型，可以基于系统的上一状态而预测出现在状态：(1)(11)()X kk AX k k BU k -=--+ (3.3)式(3.3)中，(1)X kk -是利用上一状态预测的结果，(11)X k k --是上一状态最优的结果，()U k 为现在状态的控制量，如果没有控制量，它可以为0。
到现在为止，我们的系统结果已经更新了，可是，对应于(1)X k k -的协方差(协方差)还没更新。
我们用P 表示协方差：'(1)(11)P k k AP k k A Q -=--+ (3.4)式(3.4)中，(1)P kk -是(1)X k k -对应的协方差，(11)P k k --是(11)X k k --对应的协方差，'A 表示A 的转置矩阵，Q 是系统过程的协方差。
式子(3.3),(3.4)就是卡尔曼滤波器5个公式当中的前两个，也就是对系统的预测。
现在我们有了现在状态的预测结果，然后我们再收集现在状态的测量值。
结合预测值和测量值，我们可以得到现在状态()k 的最优化估算值()X kk ：()(1)()(()(1))X kk X k k Kg k Z k HX k k =-+-- (3.5)其中Kg 为卡尔曼增益(Kalman Gain)：''()(1)((1))Kg k P kk H HP k k H R =--+ (3.6)到现在为止，我们已经得到了k 状态下最优的估算值()X k k 。
但是为了要令卡尔曼滤波 器不断的运行下去直到系统过程结束，我们还要更新k 状态下()X kk 的协方差：()(())(1)P k k I Kg k H P k k =-- (3.7)其中I 为1的矩阵，对于单模型单测量，1I=。
当系统进入1k +状态时，()P k k 就是式子(3.4)的(11)P k k --。
这样，算法就可以自回归的运算下去。
式子（3.3），（3.4），（3.5），（3.6）和（3.7）就是卡尔曼滤波器的基本原理了。
根据这5个公式，可以很容易的实现计算机的程序。
3.3 卡尔曼滤波器的原理在现代，随机最优控制和随机信号处理技术中，信号和噪声往往是多维非平稳随机过程。
卡尔曼滤波理论采用时域上的递推算法在数字计算机上进行数据滤波处理。
对于离散域线性系统：()(1)(()())x k Ax k B u k w k =-++ （3.8）()()()v y k Cx k v k =+ （3.9）式中，()w k 为过程噪声信号， ()v k 为测量噪声信号。
离散卡尔曼滤波器递推算法为：()()()Tn T P k C M k CP k C R=+ （3.10） ()(1)T T P k AP k A BQB =-+ （3.11） ()(())()n n P k I M k C P k =- （3.12） ()(1)()(()(1))n v x k Ax k M k y k CAx k =-+-- （3.13） ()()e y k Cx k = （3.14）误差的协方差为：cov()()T err k CP k C = （3.15）卡尔曼滤波器结构如图所示卡尔曼滤波器结构u3.4 卡尔曼滤波器的仿真及分析 3.4.1 系统描述验证卡尔曼滤波器的滤波性能[5]对象为二阶传递函数：2133()25P G s s s=+ （3.16）取采样时间为1ms ，采样Z 变换将对象离散化，并描述离散状态方程的形式：(1)()(()())x k Ax k B u k w k +=++ （3.17）()()y k Cx k = （3.18）带有测量噪声的被控对象输出为：()()()v y k Cx k v k =+ （3.19）式中，[][]1.0000000,0.00098760.0000659,,1,0,00.0000000,0.97530990.1313512A B C D ⎡⎤⎡⎤====⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦3.4.2 仿真方法一：采用M 语言进行仿真控制干扰信号()w k 和测量噪声信号()v k 幅值均为0.10的白噪声信号，输入信号幅值为1.0、频率为1.5Hz 的正图信号。
采用卡尔曼滤波器实现信号的滤波，取1,1Q R ==。
仿真时间为3s ，误差协方差的变化，原始信号及带有噪声的原始信号和原始信号及滤波后的信号和分别如图1、图2和图3所示。
图1误差协方差的变化-3time(s)C o v a r i a n c e o f e s t i m a t i o n e r r o r00.511.522.53-0.20.20.40.60.81.21.4time(s)y -i d e a l s i g n a l ; y v -s i g n a l w i t h n o i s e图2原始信号及带有噪声的原始信号00.511.522.53-0.20.20.40.60.81.2time(s)y -i d e a l s i g n a l ; y e -f i l t e r e d s i g n a l图3原始信号及滤波后的信号仿真结果表明，该滤波器对控制干扰和测量噪声具有良好的滤波作用。
3.4.3 仿真方法二 ：采用Simulink 进行仿真卡尔曼算法由M 函数实现。
控制干扰信号()w k 和测量噪声信号()v k 幅值均为0.10的白噪声信号，输入信号幅值为1.0、频率为0.5Hz 的正弦信号采用卡尔曼滤波器实现信号的滤波，取1,1Q R ==。
仿真时间为10s ，仿真结果如下图4和图5所示图4 原始信号y （红色线）及滤波后的信号e y （黄色线）图5原始信号y 及带有噪声的原始信号v y仿真程序如下图所示基于Kalman滤波器的Simulink仿真5 基于卡尔曼滤波器的 PID 控制算法及仿真 5.1 基于卡尔曼滤波器 PID 控制的原理结合卡尔曼滤波器与经典PID 控制得到一种基于卡尔曼滤波器的PID 控制方法。
其控制系统结构[6,7]如图：基于卡尔曼滤波器的PID 控制系统结构5.2 仿真程序及分析被控对象为二阶传递函数[8]：2133()25P G s s s=+ (5.1) 离散化结果与3.4的仿真实例相同。
采样时间为1ms 。
控制干扰信号()w k 和测量噪声信号()v k 幅值均为0.002的白噪声信号，输入信号为一阶跃信号。
采用卡尔曼滤波器实现信号的滤波，取1,1Q R ==。
仿真时间为1s ，分两种情况进行仿真：1M =时为未加滤波，2M=时为加滤波。
在PID 控制器中，取8.0,0.80,0.20p i d k k k ===。