施密特-卡尔曼滤波器

施密特-卡尔曼滤波器是卡尔曼滤波器的一种改进，用于降低状态估计的维数，同时在协方差矩阵和卡尔曼增益的计算中仍然考虑附加状态的影响。 一个常见的应用是在不增加状态估计维度的情况下考虑传感器偏差等有害参数的影响。 这确保了协方差矩阵将准确地表示误差的分布。

使用施密特-卡尔曼滤波器而不是增加状态空间的维度的主要优势是计算复杂性的降低。 这可以在实时系统中使用过滤。 Schmidt–Kalman 的另一种用法是当残余偏差不可观察时； 也就是说，偏差的影响不能从测量中分离出来。 在这种情况下，施密特卡尔曼法是一种稳健的方法，它不会尝试和估计偏差的值，而只会跟踪偏差对真实误差分布的影响。

为了在非线性系统中使用，观察和状态转移模型可以在类似于扩展卡尔曼滤波器的方法中围绕当前均值和协方差估计进行线性化。

Stanley F. Schmidt 开发了施密特-卡尔曼滤波器作为一种方法来解释不可观察的偏差，同时保持在实时系统中实施所需的低维度。