扩展卡尔曼滤波（云端批量分析）
Extended Kalman Filter — Cloud Batch Analysis
对非线性模型在当前估计点做一阶线性化后应用卡尔曼滤波。
01
定义
对非线性模型在当前估计点做一阶线性化后应用卡尔曼滤波。
02
公式与计算
Fₖ = ∂f/∂x |x̂ₖ₋₁；Hₖ = ∂h/∂x |x̂ₖ⁻
其余同标准 KF，用 Fₖ、Hₖ 代替
03
适用时机
姿态估计（AHRS）、GNSS/IMU 组合导航、非线性水文模型同化。 云端批量处理时，窗长与参数可取更精细值，并可结合历史数据做自适应调参。
04
关键参数
非线性函数 f、h、雅可比矩阵、Q、R；云端版本可放宽存储与算力限制，但需保证多站数据时间对齐。
05
注意事项
失效与边界强非线性下 EKF 会发散，应改用 UKF 或粒子滤波。 云端实现可并行处理多站多年数据，建议输出处理日志与参数版本，便于结果复现。
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