本文主要是介绍卡尔曼滤波中，滤波效果不好的分析一例，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
背景
今日，在工作时遇到一个UKF滤波效果不好的情况，具体如下：
- 仿真程序中，关于速度的观测效果较好
- 带入实际数据，速度观测下的滤波输出值中的速度精度甚至不如观测的速度
问题分析
上述问题总结下来的表现是：观测数据利用率不够。
问题解决
在分析后，检查滤波初值，发现初值确实设计不符合规范，同时调节观测矩阵R（针对上述问题，一般需要将R调小，R的大小表示滤波器认为观测的误差量，R越小，认为观测的误差越低，此时会更加考虑观测值的走向，自然而然观测数据的利用率就会变大）。
最终，问题解决。
相关知识
在卡尔曼滤波中，观测协方差和系统方差的调整是通过卡尔曼增益来实现的。卡尔曼增益是用来权衡观测值和系统状态预测值的可靠性的参数。
具体来说，卡尔曼滤波中的观测协方差和系统方差的调整方法如下：
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观测协方差的调整：观测协方差是观测值的不确定性的度量，通常由传感器的精度决定。观测协方差越小，表示观测值越准确，卡尔曼滤波会更加依赖观测值进行状态估计。观测协方差的调整一般通过调整传感器的精度参数或者通过测量数据的残差来实现。
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系统方差的调整：系统方差是系统状态的不确定性的度量，通常由模型的精度决定。系统方差越小，表示系统状态的估计越准确，卡尔曼滤波会更加依赖系统模型进行状态预测。系统方差的调整一般通过对系统模型进行改进或者根据实际应用的需求来进行调整。
在卡尔曼滤波中，观测协方差和系统方差的调整是一个迭代的过程，需要根据实际应用中的情况来进行调整。通过不断地观察和调整，可以使卡尔曼滤波器在给定的观测条件下得到最优的状态估计和预测结果。
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