两个高斯分布乘积的理论推导

本文主要推导高斯分布（正态分布）的乘积，以便能更清楚的明白Kalman滤波的最后矫正公式。

　　Kalman滤波主要分为两大步骤：
　　1.系统状态转移估计；

　　2.系统测量矫正。
在第2步中的主要理论依据就是两个独立高斯分布的乘积如何计算的问题，即如何融合 估计值 和 观测值 得到系统状态的最优估计。

高斯分布的概率密度函数：

 

参考链接：两个高斯分布乘积的理论推导

其他文献：两个高斯函数的卷积仍为一高斯函数