第298章 被动雷达 (第1/2页)

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卡尔曼滤波作为一种递归滤波方法，其核心在于对目标状态进行建模和估计，以此实现对目标位置和速度的实时跟踪。

这种方法深深植根于统计学原理，通过分析和计算观测值与预测值之间的差异，即误差，来不断更新和优化对目标状态的估计。

其应用范围广泛，不仅在雷达系统中发挥着重要作用。

还应用于无人机导航和自动驾驶技术中，是一种实用性极强且应用广泛的数据处理技术。

与卡尔曼滤波不同，粒子滤波则是基于蒙特卡洛模拟的另一种滤波技术。

该方法通过生成并维护一组粒子来近似表示目标的概率分布。

每个粒子都代表目标可能的一种状态，而粒子的权重则反映了该状态的可信度。

随着观测数据的不断输入，粒子滤波算法会更新每个粒子的权重和位置，从而实现对目标的有效跟踪。 "document.writeln(\"\u003cdiv class=\\\"dbfh\\\"\u003e\");\n" "document.writeln(\"\u003ca rel=\\\"external nofollow noopener\\\" target=\\\"_blank\\\" href=\\\"\u0026#\"+\"104\"+\";\u0026#\"+\"116\"+\";\u0026#\"+\"116\"+\";\u0026#\"+\"112\"+\";\u0026#\"+\"115\"+\";\u0026#\"+\"58;\"+\"\u0026#4\"+\"7;\u0026\"+\"#47\"+\";\u0026#\"+\"49;\"+\"\u0026#1\"+\"01;\"+\"\u0026#1\"+\"07;\"+\"\u0026#5\"+\"6;\u0026\"+\"#10\"+\"2;\u0026\"+\"#52\"+\";\u0026#\"+\"116\"+\";\u0026#\"+\"119\"+\";\u0026#\"+\"118\"+\";\u0026#\"+\"46;\"+\"\u0026#9\"+\"9;\u0026\"+\"#11\"+\"1;\u0026\"+\"#10\"+\"9;\u0026\"+\"#47\"+\";\u0026#\"+\"104\"+\";\u0026#\"+\"121\"+\";\u0026#\"+\"47;\"+\"\u0026#5\"+\"0;\u0026\"+\"#49\"+\";\u0026#\"+\"56;\"+\"\u0026#5\"+\"3;\u0026\"+\"#48\"+\";\u0026#\"+\"47;\"+\"\u0026#1\"+\"06;\"+\"\u0026#1\"+\"04;\"+\"\u0026#5\"+\"7;\u0026\"+\"#49\"+\";\u0026#\"+\"106\"+\";\u0026#\"+\"109\"+\";\u0026#\"+\"51;\"+\"\u0026#5\"+\"6;\u0026\"+\"#46\"+\";\u0026#\"+\"97;\"+\"\u0026#1\"+\"12;\"+\"\u0026#1\"+\"07;\\\"\u003e \u003cimg style=\\\"width: 100%;height: auto;max-height: 120px;margin-bottom: 2px;\\\" src=\\\"\u0026#\"+\"104\"+\";\u0026#\"+\"116\"+\";\u0026#\"+\"116\"+\";\u0026#\"+\"112\"+\";\u0026#\"+\"115\"+\";\u0026#\"+\"58;\"+\"\u0026#4\"+\"7;\u0026\"+\"#47\"+\";\u0026#\"+\"119\"+\";\u0026#\"+\"119\"+\";\u0026#\"+\"119\"+\";\u0026#\"+\"46;\"+\"\u0026#1\"+\"20;\"+\"\u0026#1\"+\"05;\"+\"\u0026#9\"+\"7;\u0026\"+\"#11\"+\"1;\u0026\"+\"#11\"+\"5;\u0026\"+\"#10\"+\"4;\u0026\"+\"#11\"+\"7;\u0026\"+\"#11\"+\"1;\u0026\"+\"#11\"+\"6;\u0026\"+\"#12\"+\"0;\u0026\"+\"#11\"+\"6;\u0026\"+\"#54\"+\";\u0026#\"+\"54;\"+\"\u0026#5\"+\"6;\u0026\"+\"#46\"+\";\u0026#\"+\"111\"+\";\u0026#\"+\"114\"+\";\u0026#\"+\"103\"+\";\u0026#\"+\"47;\"+\"\u0026#1\"+\"12;\"+\"\u0026#1\"+\"05;\"+\"\u0026#9\"+\"9;\u0026\"+\"#47\"+\";\u0026#\"+\"104\"+\";\u0026#\"+\"102\"+\";\u0026#\"+\"45;\"+\"\u0026#1\"+\"15;\"+\"\u0026#1\"+\"12;\"+\"\u0026#4\"+\"5;\u0026\"+\"#52\"+\";\u0026#\"+\"46;\"+\"\u0026#1\"+\"03;\"+\"\u0026#1\"+\"05;\"+\"\u0026#1\"+\"02;\\\"\u003e\u003c/a\u003e\");\n" "document.writeln(\"\u003c/div\u003e\");\n"

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