칼만 필터 이론과 수식, 한계 및 EKF·UKF·파티클 필터 대안
칼만 필터(Kalman Filter, KF)는 동적 시스템에서 관측 노이즈가 존재하는 상황에서도 시스템의 상태를 최적 추정하는 재귀적 알고리즘입니다. 선형 시스템과 가우시안 노이즈를 가정할 때, 최소 평균 제곱 오차(MMSE)를 달성할 수 있습니다. 항공우주, 로보틱스, 경제, 신호 처리 등 다양한 분야에서 널리 활용되며, EKF, UKF, 파티클 필터와 같은 확장 기법은 비선형 또는 비가우시안 환경에서도 적용 가능합니다.칼만 필터의 핵심 목표는 예측(Prediction)과 갱신(Update) 과정을 반복하며, 과거 관측과 시스템 모델을 결합해 현재 상태를 추정하는 것입니다.1. 이론적 배경칼만 필터(Kalman Filter)는 선형 동적 시스템에서 노이즈가 포함된 관측 데이터를 이용해 상태를 최적으로 ..
2025. 9. 1.
