卡尔曼滤波器通过预测和更新两个阶段,实现对目标状态的递归估计。在目标跟踪中,它能有效地估计和跟踪目标的位置信息及运动速度,具有良好的鲁棒性。通过状态转移矩阵和测量矩阵结合测量数据,卡尔曼滤波器能在噪声环境中提供准确的估计。

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