卡尔曼滤波是一种用于估计动态系统状态的算法，广泛应用于信号处理、导航、控制系统等领域。当卡尔曼滤波器在使用过程中出现状态估计值逐渐偏离真实值，最终无法收敛到稳定状态的现象时，我们称之为“卡尔曼滤波发散”。
以下是导致卡尔曼滤波发散的几个常见原因：
1. 初始状态估计不准确：如果滤波器的初始状态估计与真实状态相差较大，滤波器可能无法收敛到正确状态。
2. 系统模型不准确：卡尔曼滤波依赖于对系统动态和噪声的准确建模。如果模型与实际系统存在较大偏差，滤波器可能无法正确估计状态。
3. 噪声影响：卡尔曼滤波在处理含有噪声的数据时，如果噪声过大，可能会影响滤波器的估计精度，导致发散。
4. 量测噪声过大：量测噪声过大时，滤波器可能会错误地估计状态，导致发散。
5. 系统动态变化：当系统动态发生较大变化时，如果卡尔曼滤波器无法及时调整模型，可能导致发散。
6. 滤波器参数设置不当：卡尔曼滤波器中的参数，如过程噪声协方差、量测噪声协方差等，需要根据实际系统进行调整。如果参数设置不当，可能导致滤波器发散。
为了防止卡尔曼滤波发散，可以采取以下措施：
1. 优化初始状态估计：提高初始状态估计的准确性，有助于滤波器更快地收敛。
2. 优化系统模型：根据实际系统动态，对模型进行修正，确保模型与实际系统相符。
3. 适当调整滤波器参数：根据系统特性和噪声水平，合理设置滤波器参数。
4. 采用自适应卡尔曼滤波：自适应卡尔曼滤波器可以根据系统动态和噪声水平自动调整参数，提高滤波性能。
5. 限制量测噪声：在可能的情况下，降低量测噪声，提高滤波器估计精度。
卡尔曼滤波发散是一个复杂的问题，需要根据具体情况进行诊断和解决。
