卡尔曼滤波和粒子滤波是什么意思？

卡尔曼滤波不同于传统的滤波(高通、带通等)。卡尔曼滤波实际上是对目标状态的一种估计，是一种目标状态估计方法。以运动目标为例，目标有自己的运动方程，比如X=AX+Bu，但实际中目标的运动并不完全遵循他的运动方程，会有或多或少的偏差(比如你匀速行驶时，速度不可能一直恒定)。这些偏差就是所谓的噪声，也就是说，目标的运动方程实际上是X=AX+Bu+q，其中q代表噪声。同样，当你想知道目标的状态时，你要测量目标的状态(也就是观察)。作为观测者，不可能无偏差地观测或测量目标的状态，存在噪声，所以观测方程可以写成Z=AX+r，其中r服从高斯分布，表示观测噪声。我们可以直接得到观测值。卡尔曼滤波的目的是通过带噪声的观测值估计目标的状态，在目标运动过程中根据测量值连续估计目标的状态。当然，卡尔曼滤波只适用于线性系统。当目标模型为非线性时，可采用扩展卡尔曼滤波、无色卡尔曼滤波和粒子滤波。总之，卡尔曼滤波器中的滤波相当于根据观测值去除噪声，从而得到目标状态的估计值，这是一种目标状态估计方法。推荐你一本书《最优状态估计:卡尔曼H∞与非线性滤波》。卡尔曼滤波应用广泛！很多回答者已经说了什么是滤波，我就简单说一下在高能物理实验中使用卡尔曼滤波器的例子。粒子对撞机加速粒子碰撞后，会产生大量新的粒子。这些粒子会四处飞行，撞击周围的探测器，探测器的每个单元都会接收到粒子的撞击信息。