【GNSS】 卡尔曼滤波，介绍卡尔曼滤波最精简的解释

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其实是模型误差与测量误差的大小，是模型预测值与测量值的加权。举例而言，R固定，Q越大，代表越信任侧量值，Q无穷代表只用测量值；反之，Q越小代表越信任模型预测值，Q为零则是只用模型预测。

再往背后挖，Q和R是历史测量值与当前测量值的加权。