卡尔滤波

预测值有高斯噪声，测量值也有高斯噪声，这2个噪声相互独立，单独的利用任何一个都不能很好的得到真实值，所以在2者之间有个信赖度的问题，应该相信谁更多些，这也就是卡尔曼算法的核心，这个信赖度就是卡尔曼增益，卡尔曼增益通过测量值和真实值之间的协方差最小时确定的，由此求这个协方差偏导为0时的系数，这个系数就是卡尔曼增益，这样就能很好的融合预测值和测量值。并且推导卡尔曼增益的时候，发现协方差是可以递归的，由此只要刚开始指定初始协方差就可以源源不断的求出卡尔曼增益和新的协方差，从而不断的跟新真实值。！

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