拓展卡尔曼滤波算法（EKF)行人导航定位

拓展卡尔曼滤波算法（EKF)可以用于行人导航定位。EKF是一种递归贝叶斯滤波算法，它可以用于估计系统的状态。行人导航定位的目标是估计行人的位置和方向。在EKF中，状态向量包括行人的位置和方向，而观测向量包括传感器测量到的数据，如加速度计、陀螺仪、磁力计等。EKF通过对状态向量和观测向量的协方差矩阵进行更新，来估计行人的位置和方向。

具体而言，EKF的算法流程如下：

1. 初始化状态向量和协方差矩阵。

2. 通过传感器测量得到当前时刻的观测向量。

3. 预测当前时刻的状态向量和协方差矩阵。

4. 将观测向量与预测的状态向量进行比较，得到卡尔曼增益。

5. 用卡尔曼增益更新状态向量和协方差矩阵。

6. 重复步骤2-5，直到达到目标精度或达到预设的迭代次数。

在行人导航定位中，EKF算法可以用来处理传感器测量误差和系统模型误差，从而提高行人的定位精度。