扩展的卡尔曼滤波

资 源 简 介

扩展的卡尔曼滤波

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）是经典卡尔曼滤波在非线性系统中的推广形式，广泛应用于各类传感器网络的定位场景中。在无线传感器网络（WSN）和水下无线传感器网络（UWSN）中，EKF通过处理非线性的观测方程和运动模型，实现对移动节点位置的动态追踪。

核心原理在于对非线性函数进行一阶泰勒展开近似，将系统线性化后套用标准卡尔曼滤波框架。其实现分为预测和更新两阶段：预测阶段基于系统模型推算状态量和误差协方差；更新阶段则融合实际观测值进行修正。针对水下等复杂环境，EKF能有效处理声波传播时延、多径效应等非线性观测问题。

实际部署时需注意雅可比矩阵的计算复杂度，以及线性化近似带来的误差累积问题。现代改进方案常结合无损变换或粒子滤波来提升鲁棒性，特别适用于海洋监测、物联网定位等对实时性要求较高的场景。