扩展卡尔曼滤波（FPGA 硬件加速）
Extended Kalman Filter — FPGA Hardware Acceleration
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。 移植到 FPGA 时需按定点/浮点混合精度重写核心运算，流水线与并行度设计决定吞吐，阈值固化后按时序验证。
04
关键参数
非线性函数 f、h、雅可比矩阵、Q、R；FPGA 版本关注位宽、DSP 资源与时钟频率，位宽裁剪需在样本集上复验误差。
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。 FPGA 实现须做时序仿真与上板一致性测试，输出寄存器级文档便于后续改版。
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