ekf扩展卡尔曼滤波算法

EKF（Extended Kalman Filter）是一种扩展的卡尔曼滤波算法，用于非线性系统的状态估计。传统的卡尔曼滤波算法适用于线性系统，但对于非线性系统，可以使用EKF进行状态估计。

EKF通过线性化非线性系统模型来近似系统的非线性行为。它通过两个主要步骤进行状态估计：预测步骤和更新步骤。

在预测步骤中，EKF使用系统模型预测当前时刻的状态和协方差。这个预测是通过对系统模型进行线性化，并使用卡尔曼滤波的预测方程来得到的。

在更新步骤中，EKF使用观测模型和实际观测值来更新预测的状态和协方差。这个更新是通过对观测模型进行线性化，并使用卡尔曼滤波的更新方程来得到的。

EKF的主要优点是可以应用于非线性系统，并且相对于其他非线性滤波算法，它计算效率较高。然而，EKF也有一些局限性，例如对系统模型和观测模型的线性化误差敏感，以及无法处理非高斯噪声等。

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