扩展尔曼滤波例程

资 源 简 介

扩展尔曼滤波例程

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）是一种用于非线性系统的状态估计算法，广泛应用于导航、机器人定位和传感器融合等领域。其核心思想是通过线性化非线性模型来逼近真实系统的行为。

基本原理 EKF通过预测和更新两个步骤迭代进行状态估计： 预测阶段：基于系统模型预测当前状态和误差协方差。对于非线性模型，需计算雅可比矩阵（Jacobian）实现局部线性化。 更新阶段：利用传感器观测数据修正预测值，通过卡尔曼增益权衡预测与观测的置信度。

数据处理流程 用户提到的`EKF`函数可能包含以下操作： 状态初始化：定义初始状态向量（如位置、速度）和协方差矩阵。 非线性模型线性化：对系统动态方程和观测方程求雅可比矩阵。 迭代处理数据：对输入的`data`（如传感器读数）逐帧执行预测-更新循环，输出最优估计值。

典型应用场景 无人机姿态估计（融合IMU与GPS数据）。 自动驾驶中的车辆轨迹跟踪。 金融时间序列预测（非线性波动建模）。

注意事项 EKF的精度依赖于线性化近似的合理性，强非线性系统可能导致发散。此时可考虑无迹卡尔曼滤波（UKF）等改进算法。