卡尔曼滤波器（Kalman Filter）的协方差矩阵（Covariance Matrix）是指状态估计误差的协方差矩阵，用于描述状态估计值和真实值之间的误差。在卡尔曼滤波器中，估计的状态通常由两个部分组成：状态变量和观测变量。状态变量通常是我们想要估计的量，观测变量则是我们可以测量到的量。
协方差矩阵是一个对称矩阵，其对角线元素表示是对应变量的方差，非对角线元素表示两个变量之间的协方差。在卡尔曼滤波器中，协方差矩阵描述了状态变量和观测变量之间的误差矩阵，当状态估计误差较小的时候，协方差矩阵也会较小；当状态估计误差较大的时候，协方差矩阵也会较大。
卡尔曼滤波器通过不断地递推和更新状态估计值和协方差矩阵来达到估计系统状态的目的。在卡尔曼滤波器中，协方差矩阵的更新是通过卡尔曼增益来实现的，卡尔曼增益是根据当前状态估计的协方差矩阵和测量的协方差矩阵计算出来的。
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发布时间: 2023-06-05 08:58:19
