Kalman Filter   칼만 필터 (작성중)

1. 칼만 필터 (Kalman Filter)

  ㅇ 동적시스템의 상태를 추정하는 알고리즘 (이론)
     - 현재 위치를 추정하기 위해, 예측 단계와 갱신 단계를 반복하게 됨
 
  ㅇ 루돌프 칼만 (Rudolf E. Kalman, 1930~2016) 
     - "A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems" (1960년, ACME 저널)


2. 칼만 필터의 특징  ( ... 편집중 ... )

  ㅇ 궤환 구조를 갖음

  ㅇ 최적화 알고리즘 임

  ㅇ 상태방정식을 이용한 동적 추정기 임

  ㅇ 가용 정보로부터 미지량을 추정하게 됨
     - 가용 정보 : 불확실하고 근사화된 수학적 모델식, 노이즈 모델식, 측정 데이터
        . 수학적 모델식
        . 노이즈 모델식
        . 측정 데이터 : 측정값에 내재된 오류 정도를 확률적으로 묘사
     - 미지량 : 시스템의 상태변수, 파라미터
        . 상태변수 : 시시각각 변하는 변수 형태
        . 파라미터 : 대체적으로 일정한 상수 형태(변수도 가능)

  ㅇ 3가지 추정 방식 모두를 지원하는 수학적 도구를 제공
     - Estimation : 과거,현재 데이터를 기반으로 미래 특정 시각의 상태를 추정
     - Filtering : 현재 상태의 실시간 추정 (Online)
     - Smoothing : 축적된 과거,미래 측정 데이터의 후처리를 통한 추정 (Offline)


3. 칼만 필터 알고리즘  ( ... 편집중 ... )

  ㅇ 초기값 선정
  ㅇ 추정값과 오차 공분산 예측 (예측 단계)
  ㅇ 칼만 이득 계산
  ㅇ 추정값 계산
  ㅇ 오차 공분산 계산