扩展卡尔曼滤波程序(EKF)

简介：
扩展卡尔曼滤波程序（EKF）是一种非线性状态估计算法，通过线性化模型在每个时间步骤中预测和更新系统的状态，广泛应用于导航、控制等领域。 扩展卡尔曼滤波是一种非线性状态估计方法，在处理动态系统的实时跟踪与预测问题上具有重要应用价值。此算法通过在线性化模型的基础上使用标准的卡尔曼滤波技术，能够有效地对复杂系统进行近似估算，并广泛应用于导航、机器人学和信号处理等多个领域中。 在实际操作过程中，扩展卡尔曼滤波首先需要建立系统的状态方程与观测方程；然后利用雅可比矩阵将非线性模型在线性化。通过迭代更新步骤中的预测阶段以及修正阶段，该算法能够逐步逼近真实系统的行为模式，并给出最优估计结果。尽管存在一定的近似误差和计算量需求较高的问题，但其在工程实践中的灵活性与实用性仍然得到了广泛认可和支持。 总体而言，扩展卡尔曼滤波凭借其强大的适应能力和高效的处理机制，在众多需要进行状态跟踪及预测的应用场景中发挥着不可或缺的作用。