拓展卡尔曼粒子滤波优点

拓展卡尔曼粒子滤波（Extended Kalman Particle Filter，EKPF）是一种用于非线性系统状态估计的滤波算法，它结合了卡尔曼滤波和粒子滤波的优点，具有以下优点：

1. 非线性系统：EKPF能够处理非线性系统，因为它使用卡尔曼滤波的线性化技术对非线性函数进行线性化，从而使得粒子滤波算法可以应用。

2. 精度高：EKPF能够提供较高的估计精度，因为它利用了卡尔曼滤波的优点，即利用系统动态和测量来提供最优估计。

3. 全局性：EKPF能够保证估计值的全局收敛，因为它使用了粒子滤波的优点，即在估计中引入了随机性，从而避免了卡尔曼滤波的局部最优问题。

4. 实时性：EKPF能够提供实时性估计，因为它不需要存储大量数据，只需要存储少量粒子即可。

5. 稳健性：EKPF能够处理噪声和异常值，因为它使用粒子滤波的随机性，从而能够适应各种噪声和异常值情况。

以上是拓展卡尔曼粒子滤波的优点，但是也存在一些缺点，如计算复杂度较高等问题。