卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种线性的最优估计算法，它通过对于有限数量的测量数据进行递归处理，综合得出更为准确的估计值，从而提高预测和控制精度，被广泛应用于控制系统、导航、通信等领域。
卡尔曼滤波算法的提出源于探测和跟踪雷达目标的问题。雷达接收到目标的反射信号经过一些处理后可以得到测量结果（位置、速度等），但这些测量结果包含噪声和偏差。卡尔曼滤波可以通过对测量数据进行递推和滤波处理，提取信号中真实的信息，使得预测结果具有更好的准确性和稳定性。
卡尔曼滤波的数学模型中，需要假设目标状态和观测信号都是线性的，噪声符合正态分布。实际应用中，可以通过状态线性化，扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）等方法，满足非线性系统的处理需要。
卡尔曼滤波除了可以用于控制系统、导航、通信等领域，还可以用于经济预测、环境监测等领域，有广泛的应用前景。同时，随着深度学习、强化学习等技术的发展，结合卡尔曼滤波进行状态估计和预测的方法也受到越来越多的关注。
