扩展卡尔曼滤波用于目标跟踪的典型案例，简单易理解

资 源 简 介

扩展卡尔曼滤波用于目标跟踪的典型案例，简单易理解

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波（EKF）是处理非线性系统状态估计的强大工具，在目标跟踪领域尤其常见。一个典型应用场景是雷达对机动飞行器的追踪：飞行器的运动轨迹往往呈现非线性特性，传统卡尔曼滤波难以准确建模，而EKF通过局部线性化有效解决了这个问题。

EKF的工作流程可分为预测和更新两个阶段。预测阶段基于系统动力学模型推算目标下一时刻的位置和速度，同时考虑过程噪声的影响。对于飞行器跟踪，通常采用匀速或匀加速模型作为基础，通过雅可比矩阵对非线性运动方程进行一阶泰勒展开近似。

更新阶段则利用传感器（如雷达）测量的位置信息修正预测值。当新的观测数据到达时，EKF会计算预测值与测量值之间的差异，并按照卡尔曼增益加权融合这两个信息源。这个增益动态调整，反映系统对模型预测和传感器测量的信任程度。

在实际目标跟踪中，EKF能有效处理传感器噪声和模型不匹配问题。例如当飞行器突然转向时，虽然运动模型出现偏差，但通过及时融入新的观测数据，滤波器仍能保持较好的跟踪精度。这种平衡先验知识与实时观测的能力，使EKF成为工程实践中经久不衰的选择。