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Kalman滤波,标量随机过程的递推MMSE估计,新息序列的特性：,矢量Kalman滤波,目标：离散时间线性动力系统状态估计,模型：Kalman滤波的模型如图所示,例：一个AR(p)过程,令,得到状态方程,Kalman滤波器推导,2几个常用不相关公,5Kalman增益,6Riccati方程（K(n,n-1)的递推公式）,Kalman预测的跟踪性能,增益的变化曲线,Kalman滤波器的一些推广简述,4.特殊结构(无激励动力系统),由这个模型出发,得到一组简化的Kalman方程,它在数学上 与自适应滤波器的RLS算法一一对应, 由此,建立了Kalman 滤波与RLS之间的联系,任河一种Kalman滤波的有效算法都可 以对应得到一种RLS的实现,由此借助Kalman滤波领域的研究 成果,得到一组快速自适应滤波算法. (Sayed , Kailath, 1994),最优滤波的评述 Wiener滤波、Kalman滤波的最优性限制 高斯、非高斯问题 序列蒙特卡罗方法，粒子滤波等,
