扩展KALMAN滤波方面的应用

资 源 简 介

扩展KALMAN滤波方面的应用

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）是一种针对非线性系统的状态估计算法，广泛应用于系统跟踪、导航、机器人定位以及传感器融合等领域。与传统卡尔曼滤波相比，EKF通过局部线性化处理非线性模型，使其能够在复杂动态环境下实现高精度估计。

在目标跟踪问题中，EKF常用于处理运动模型或观测方程非线性的情况。例如，在雷达或视觉跟踪系统中，目标的位置、速度等状态变量往往由非线性方程描述。EKF通过对非线性函数进行一阶泰勒展开，近似为线性模型，进而利用卡尔曼滤波框架进行递推计算。

EKF的另一重要应用是传感器融合，例如结合GPS与惯性测量单元（IMU）数据进行定位。GPS提供绝对位置信息但可能受到干扰，而IMU测量加速度和角速度但存在累积误差。EKF能够动态调整各传感器的权重，融合多源数据以提升估计的鲁棒性。

尽管EKF计算效率较高，但在强非线性或高噪声环境下可能因线性化误差导致性能下降。此时可考虑无迹卡尔曼滤波（UKF）或粒子滤波（PF）等更高级方法。然而，对于大多数工程实践中的适度非线性问题，EKF仍是平衡精度与复杂度的首选方案。