EKF Kalman filter calculation of the EKF

资 源 简 介

EKF Kalman filter calculation of the EKF

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波（EKF）作为经典卡尔曼滤波在非线性系统中的扩展形式，主要通过局部线性化的方式处理非线性问题。其核心计算流程可分为预测和更新两阶段：

在预测阶段，系统首先通过非线性状态转移函数推算当前状态估计值，然后利用雅可比矩阵对非线性函数进行一阶泰勒展开近似线性化。这个过程会同时计算预测状态协方差矩阵，需要考虑过程噪声的影响。

更新阶段引入观测方程，同样需要对非线性观测函数进行雅可比矩阵线性化处理。通过计算卡尔曼增益，将实际观测值与预测观测值之差融入状态估计，并同步更新状态协方差矩阵。

与标准卡尔曼滤波相比，EKF需要实时计算多个雅可比矩阵，这是处理非线性系统的关键所在。算法通过递归执行这两个阶段，实现对非线性系统状态的优化估计。EKF的精度取决于非线性程度和线性近似的合理性，当系统非线性较强时可能需要考虑更高阶的近似方法。