应用扩展卡尔曼滤波平滑算法提高GPS/INS组合定位定姿精度，石波，卢秀山，为了提高城市遮挡环境下GPS较长时间无法单独定位情况下的GPS/INS组合定位定姿精度，研究了扩展卡尔曼滤波及其R-T-S平滑算法，同时给出

扩展卡尔曼滤波器（EKF） 3 非线性系统的卡尔曼滤波方程 3.1 扩展卡尔曼滤波器 非线性系统模型： 其中： 假设在 时刻已获得系统状态 的滤波估计 ，将 和 在 附近线性化，即非线性系统将随时在新估计的结果附近进行线性化。

扩展卡尔曼滤波（EKF）仿真演示 （西工大 严恭敏，2012-2-4）

基于C语言实现扩展卡尔曼滤波，文件包含具体实现代码

PMSM 扩展卡尔曼滤波状态估计

扩展卡尔曼滤波的C程序代码，大家可以试下，用于非线性滤波和跟踪

基于扩展卡尔曼滤波算法的飞机姿态控制matlab程序

基于STM32F105VC芯片，设计了一款锂电池电池管理系统。该设计包括电池管理系统的硬件电路、软件程序以及SOC算法。硬件内容包括电源转换电路、拓展CAN模块、RS232模块。使用KEIL MDK软件开发电池管理系统的主控程序。SOC算法采用拓展卡尔曼滤波方法。最终的样品验证测试表明，文中设计的电池管理系统主控单元能够准确计算SOC，及时准确与整车控制器（VCU）通信。文中设计的输入电压为19~32 V，电源抗干扰能力强，可直接连接电动车电源进行供电，作为电动汽车的电池管理系统。

采用低成本传感器并借助卡尔曼滤波方法实现车辆运动状态的高精度估计。首先考虑车辆侧向运动、横摆运动以及侧倾运动，建立非线性三自由度的动力学车辆模型，通过对其线性化，实现扩展卡尔曼滤波设计，进一步针对线性化带来的截断误差问题，利用贝叶斯估计建立极大后验状态估计最小二乘表达式，通过进一步求解最终设计完成了迭代扩展卡尔曼滤波算法。 通过不同行驶条件下仿真，验证迭代扩展卡尔曼滤波过滤噪声和追踪实际值的能力。仿真结果表明: 在复杂的行驶条件下，迭代扩展卡尔曼滤波能大幅过滤噪声，并有效追踪车辆质心侧偏角和横摆角速度的实际状态。

比较了扩展卡尔曼滤波定位误差和卡尔曼定位误差的区别