如何确定卡尔曼滤波的观测矩阵

卡尔曼滤波的原理是使用观测值来动态的生成统计预测参数的。

X(k)=AX(k-1)+BU(k)+W(k).(1)

Z(k)=HX(k)+V(k).(2)

预测是通过(1)式中的W(K)和(2)式中的V(k)的噪声的统计“标准差”生成的。有说是“协方差”可能和后面三个跌代式子混了。

X(k|k)=X(k|k-1)+Kg(k)(Z(k)-HX(k|k-1))………(3)

Kg(k)=P(k|k-1)H’/(HP(k|k-1)H’+R)………(4)

P(k|k)=（I-Kg(k)H）P(k|k-1)………(5)

(3)(4)(5)补充计算(1)(2)完成跌代过程。H是“马尔科夫”链中的预测矩阵。