Kalman滤波算法详细推导及简单匀速直线运动程序仿真（matlab）

起初只是知道Kalman滤波的核心公式和会用，没有仔细研究，最近老师让讲Kalman算法，所以系统的学习了该算法，并结合匀速直线运动模型简单仿真。
1960年R.E Kalman用时域上的状态空间方法提出了Kalman滤波理论，解决了多维非平稳随机信号的滤波问题，解决了时变随机系统滤波问题。广泛用于制导，全球定位，目标跟踪等。
Kalman滤波器是线性最小方差估计器，也叫最优滤波器。在几何上Kalman滤波估值可以看作是状态变量在由观测生成的线性空间上的射影。
在详细推导Kalman算法之前我们要先明确几个概念：线性最小方差估计，射影，新息序列。

至此，该算法推导完毕，为了方便就直接截取的我做的PPT，推导过程参照的是邓自立老师著的信息融合滤波理论及其应用。
在推导过程中遇到的疑惑说明一下，希望可以帮到有同样困惑的人。
线性流形：百度解释：线性流形(linear manifold)是几何学中的常用概念，即Pn中的直线，二维平面，三维平面，…，n-1维平面的统称，个人理解其实可以理解为线性组合。

下面是仿真程序，分为两部分：Kalman函数部分及主函数。

仿真图：

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