扩展卡尔曼滤波（嵌入式实时实现）
Extended Kalman Filter — Embedded Real-Time Implementation
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。 在采集器/边缘节点上实现时，需按定点运算、内存与功耗约束裁剪，窗长与阈值取保守值以保证实时性。
04
关键参数
非线性函数 f、h、雅可比矩阵、Q、R；嵌入式版本注意数值量化、内存占用与执行周期预算。
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。 嵌入式实现须在目标样机上验证执行周期与长期稳定性，再上线批量部署。
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