对于卡尔曼滤波器——无论是扩展的还是普通的旧滤波器，您都可以在滤波器的每次迭代中$\mathbf P$

几乎总是，需要事先知道测量和过程噪声，或者 - 在扩展卡尔曼的情况下 - 可以从有关问题的已知信息的状态中计算出来。

你的任务是将问题转化为数学问题陈述，其中包括和 mathbf Q和/或状态的起始值数学$\mathbf Q$$\mathbf R$$\mathbf P$

的后续值将由过滤器处理。$\mathbf P$

Dan Simon 的“Optimal State Estimation”很好——如果你在一个古老的实体大学图书馆，我会告诉你在卡片目录中找到那个，然后在它的邻居中浏览找到你最喜欢的那个. 不过，书名对于查找其他书籍来说并不是一个糟糕的搜索词。