我目前正在开展一个项目，我需要在Simulink中实现用于数据融合的卡尔曼滤波器。由于这个系统是非线性的，我考虑过实现扩展卡尔曼滤波器。但是，为了安全起见，我需要能够“关闭”有缺陷的传感器，因此不会考虑他可能提供的错误值。
顺序卡尔曼滤波器是一个很好的解决方案，因为取出一个度量只是意味着忽略相应的迭代。现在，我发现的顺序卡尔曼滤波器的唯一实现是用于线性系统。 （对于标准卡尔曼，测量z是z = Hk * x + w，在我的例子中，它是z = Hk（x）+ w）
有人能告诉我是否有一种简单的方法来实现这种扩展的顺序卡尔曼滤波器？我尝试的方式（混合两者 - 用hk（x）代替hk）不起作用。
请告诉我这个问题在数学板上是否更合适。
度过愉快的一天，