扩展卡尔曼滤波（GPU 并行加速）
Extended Kalman Filter — GPU Parallel 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。 迁移到 GPU（CUDA/OpenCL）时可按站点/时段分块并行，单精度为主、关键环节双精度，吞吐由批大小与内存带宽决定。
04
关键参数
非线性函数 f、h、雅可比矩阵、Q、R；GPU 版本关注批大小、显存占用与 kernel 分支开销，需在 GPU 上复验浮点一致性。
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。 GPU 实现适合多站大规模批处理与参数扫描，须与 CPU 参考实现比对误差并固定随机种子保证可复现。
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