卡尔曼滤波残差

卡尔曼滤波残差
卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种用于估计状态变量的算法，它能够通过融合测量值和系统模型的预测值来提供最优的状态估计。

卡尔曼滤波残差（Kalman Filter Residual）是指预测值和测量
值之间的差异或误差。

在卡尔曼滤波中，通过计算残差来评估测量值与预测值的一致性，并用这个信息来更新状态估计。

具体而言，卡尔曼滤波通过以下几个步骤进行状态估计：
1. 预测步骤：使用系统模型和当前状态估计值预测下一时刻的状态估计值，并计算预测误差的协方差矩阵。

2. 更新步骤：根据测量值和预测误差的协方差矩阵，计算卡尔曼增益，该增益用于结合测量值和预测值，并计算更新后的状态估计值和更新后的预测误差的协方差矩阵。

3. 重复上述步骤直至所有的测量值都被处理完毕。

在更新步骤中，计算残差是一个关键的步骤。

残差表示测量值与预测值之间的差异，它能够提供关于测量值的信息，用于对状态估计值进行校正。

卡尔曼增益的计算依赖于残差的协方差矩阵，该协方差矩阵可以量化预测值与测量值之间的一致性。

总之，卡尔曼滤波残差是指预测值与测量值之间的差异，它在卡尔曼滤波中被用于更新状态估计，并提供了关于测量值的信息。