The kalman filter described above p

The kalman filter described above predicts a random process state variable Xt∈Rn described by a linear random difference equation, then what should be done if the system model is nonlinear?The Extended Kalman Filter gives a solution to this situation. In the face of nonlinear relations, we linearize by finding the partial derivatives of the process equation and the measurement equation, and calculate the current predicted value.Different from the basic Kalman filtering (KF) process, the factor matrix (A, W, H, K) in the extended Kalman filtering (EKF) process varies from time to time.The basic working steps of the extended filter (EKF) are the same as those of the basic filter. The main difference between the two is that linearization is needed in the non-linear case, and the factor matrix generally changes with time (related to time T).

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上面描述的卡尔曼滤波器可以预测由线性随机差分方程描述的随机过程状态变量Xt∈Rn，如果系统模型是非线性的，那该怎么办？扩展卡尔曼滤波器可以解决这种情况。面对非线性关系，我们通过找到过程方程和测量方程的偏导数来进行线性化，并计算当前的预测值。与基本卡尔曼滤波（KF）过程不同，因子矩阵（A，W，H ，K）在扩展卡尔曼滤波（EKF）过程中不时变化。扩展滤波器（EKF）的基本工作步骤与基本滤波器相同。两者之间的主要区别是在非线性情况下需要线性化，并且因子矩阵通常随时间（与时间T相关）而变化。

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上面描述的卡尔曼滤波器预测一个随机过程状态变量Xt∈Rn，用线性随机差分方程描述，那么如果系统模型是非线性的，应该做什么？扩展的卡尔曼过滤器提供了解决这种情况的解决方案。面对非线性关系，我们通过查找过程方程和测量方程的部分导数进行线性化，并计算电流预测值。与基本卡尔曼滤波（KF）工艺不同，扩展卡尔曼滤波（EKF）工艺中的因子矩阵（A、W、H、K）会不时变化。扩展滤波器（EKF）的基本工作步骤与基本滤波器的工作步骤相同。两者的主要区别在于非线性情况下需要线性化，因子矩阵通常随时间变化（与时间 T 相关）。

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上述kalman滤波器预测一个由线性随机差分方程描述的随机过程状态变量Xt∈Rn，如果系统模型是非线性的，该怎么办？扩展卡尔曼滤波器为这种情况提供了解决方案。针对非线性关系，通过求过程方程和测量方程的偏导数进行线性化，并计算预测电流价值。不同从基本卡尔曼滤波（KF）过程来看，扩展卡尔曼滤波（EKF）过程中的因子矩阵（A、W、H、K）随时间而变化时间。那个基本扩展滤波器（EKF）的工作步骤与基本滤波器相同。两者的主要区别在于非线性情况下需要线性化，因子矩阵一般随时间变化（与时间T有关）。<br>

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