贝叶斯滤波：原理、应用和算法详解

贝叶斯滤波是一种基于贝叶斯定理的滤波方法，用于估计系统状态的概率分布。它将先验知识和观测数据结合起来，通过递归地更新状态的概率分布，得到后验概率分布，从而实现滤波的目的。

贝叶斯滤波常用于信号处理、控制系统、机器人导航等领域，特别是在非线性系统和噪声较大的情况下，能够有效地提高估计精度和鲁棒性。

常见的贝叶斯滤波算法包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等。其中，卡尔曼滤波适用于线性系统和高斯噪声的情况，扩展卡尔曼滤波适用于非线性系统和高斯噪声的情况，粒子滤波则适用于非线性系统和非高斯噪声的情况。