卡尔曼滤波器的工作原理

aggresss:

**1. 状态预测（Predict State）**

$$\hat{x}_{k|k-1} = F_k \hat{x}_{k-1|k-1} + B_k u_k$$

含义：基于上一时刻的状态估计 $\hat{x}_{k-1|k-1}$，通过状态转移矩阵 $F_k$ 和控制输入 $u_k$（若有），预测当前时刻的状态。

符号说明：

- $F_k$：状态转移矩阵（描述系统动态）。

- $B_k$：控制输入矩阵（将控制量映射到状态空间）。

- $u_k$：控制向量（外部输入，如加速度）。

**2. 协方差预测（Predict Covariance）**

$$P_{k|k-1} = F_k P_{k-1|k-1} F_k^T + Q_k$$

含义：预测当前状态的不确定性（协方差），反映预测的可信度。

符号说明：

- $P_{k-1|k-1}$：上一时刻的协方差矩阵。

- $Q_k$：过程噪声协方差矩阵（描述系统模型的不确定性）。

**3. 计算卡尔曼增益（Kalman Gain）**

$$K_k = P_{k|k-1} H_k^T \left( H_k P_{k|k-1} H_k^T + R_k \right)^{-1}$$

含义：根据预测协方差和测量噪声，动态调整预测值与测量值的权重。

符号说明：

-$H_k$：观测矩阵（将状态映射到测量空间）。

-$R_k$：测量噪声协方差矩阵（描述传感器噪声）。

**4. 状态更新（Update State）**

$$\hat{x}_{k|k} = \hat{x}_{k|k-1} + K_k \left( z_k - H_k \hat{x}_{k|k-1} \right)$$

含义：结合预测值和实际测量值 $z_k$，得到更优的状态估计。

符号说明：

- $z_k$：当前时刻的测量值。

- $\hat{x}_{k|k}$：融合后的最优状态估计。

**5. 协方差更新（Update Covariance）**

$$P_{k|k} = \left( I - K_k H_k \right) P_{k|k-1}$$

含义：更新估计后的协方差，反映当前状态估计的不确定性。

符号说明：

- $I$：单位矩阵。

- $P_{k|k}$：当前时刻的最优协方差矩阵。

SSL/TLS Cipher Suites 对照表

Draina:

补充几条国密的套件

'e011': 'ECDHE_SM4_CBC_SM3',

'e051': 'ECDHE_SM4_GCM_SM3',

'e013': 'ECC_SM4_CBC_SM3',

'e053': 'ECC_SM4_GCM_SM3',

'e015': 'IBSDH_SM4_CBC_SM3',

'e055': 'IBSDH_SM4_GCM_SM3',

'e017': 'IBC_SM4_CBC_SM3',

'e057': 'IBC_SM4_GCM_SM3',

'e019': 'RSA_SM4_CBC_SM3',

'e059': 'RSA_SM4_GCM_SM3',

'e01c': 'RSA_SM4_CBC_SHA256',

'e05a': 'RSA_SM4_GCM_SHA256'

第六期 基于QEMU进行Linux内核模块实验 《虚拟机就是开发板》

nanfengnan?:

你是不是把关键的编译步骤跳过了？

WebRTC 中 SDP 信息解析

CSDN-Ada助手:

哇, 你的文章质量真不错，值得学习！不过这么高质量的文章, 还值得进一步提升, 以下的改进点你可以参考下: (1)提升标题与正文的相关性。

第五期 Jlink调试路由器 《路由器就是开发板》

xiaowang0907:

你也遇到了类似的问题？