导语：卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程，并且最终系统输入了输出观测数据，获得最优解答的算法。不过在观测过程中可能会有一定干扰，即使是最优结果也会有误差。下面就和具体了解下卡尔曼滤波。
卡尔曼滤波是被斯坦利·施密特正式发现的，当时他在NASA埃姆斯研究中心的时候，发现自己的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测是比较有用的，后来还根据研究最终发表了相关论文。
所谓的数据滤波是一种比较特别的，可以成功去除噪声还原真实数据的办法，这种特别的滤波在测量方差已知的时候可以更好的估计出动态系统。
卡尔曼滤波的完整体现
要知道传统的滤波方法，只能在信号和噪声有着不同频带的时候才可以真正实现。而卡尔曼滤波是一种比较新型的预测方法，比之前那种更加有效一些。
这种理论是在时间域上进行表述的，主要是在线性系统的状态空间的基础之上，最终可以求出系统状态的最优估计。最终就可以成功了解完整的行为。
卡尔曼滤波不会要求信号和噪声都是平稳的，只要有一定的假设，并且最终将含有噪音的信号进行一定处理，就可以得到误差最小的估算结果，和以前相比要简单方便很多，所以也获得了很大认可。
自从卡尔曼滤波正式推出，在很多领域都有所运用，比如通信系统、电力系统、航空航天等等，最终也获得了很多成果。
结语：卡尔曼滤波在具体领域还是比较有用的，不过需要注意的是，这只是一种比较方便的算法，很多相关领域也是可以进行计算的。
