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2 基于卡尔曼滤波器的数据融合：卡尔曼滤波器用于在含有任何不确定信息中提取有用信息，进而进行状态估计的算法。卡尔曼滤波器分为两部分，一部分为自身系统的预测，另一部分为根据传感器的观测信息对自身系统预测的更新。卡尔曼滤波器对所有信息的不确定性都进行了考虑，并假设其均为线性高斯分布。对于状态x，可认为是任何形式的状态，包括位置，速度，甚至是温度，体积，而对于当前时刻的状态tx的估计量txˆ，在对自身系统的预测中可由上一时刻的状态量1进行估计。 当前时刻系统内的各个状态量的相关性可由协方差矩阵tP 表示，并考虑到系统外部扰动，假设扰动为高斯分布，用扰动协方差tQ 表示，同样的，当前时刻的协方差矩阵由上一时刻的协方差矩阵决定。 其中，状态转移矩阵，由系统的属性决定；对于一些有控制影响的系统，考虑到由控制对系统产生的影响，引入控制向量，其中控制矩阵，由系统的控制系统决定。由式3-7 与式3-8 组成卡尔曼滤波器的预测部分。当使用传感器数据对系统状态进行估计时，由于传感器读取的数据的单位和尺度有可能与要跟踪的状态的单位和尺度不一样，传感器的模型用矩阵tH 表示，传感器带有的误差用协方差矩阵tR 表示，传感器的测量数值用向量kz表示，根据系统当前的状态，传感器对系统状态的估计应服从高斯分布，而传感器本身的测量结果服从高斯分布。为了得到上述两种事件的概率分布，即传感器对系统预测正确和传感器本身测量准确，两种事件均发生时的概率分布，将其概率密度相乘，其结果也服从高斯分布：T称为卡尔曼滤波器对系统预测的更新。当使用卡尔曼滤波器进行传感器信息融合时，设有l 个传感器参与观测，则其对系统的状态估计可表示至此，可将多个传感器的信息进行融合作为状态估计的观测值来更新系统对自身的预测。
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