扩展卡尔曼滤波用于非线性系统

资 源 简 介

扩展卡尔曼滤波用于非线性系统

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扩展应用。它通过局部线性化的方式，解决了传统卡尔曼滤波只能用于线性系统的局限性。

实现原理上，EKF主要包含两个关键步骤：首先对非线性函数进行一阶泰勒展开，得到雅可比矩阵实现局部线性化；然后在这个线性近似的基础上应用标准卡尔曼滤波的预测和更新流程。这种方法在机器人导航、目标跟踪等领域表现优异。

相比于其他非线性滤波方法，EKF具有计算量适中的优势，特别适合实时性要求较高的系统。但需要注意，当系统非线性程度较高时，EKF的线性近似可能导致滤波精度下降，这时可能需要考虑无迹卡尔曼滤波等更高级的非线性滤波方法。