第298章 被动雷达

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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#1\"+\"04;\u0026\"+\"#116\"+\";\u0026#1\"+\"16;\u0026\"+\"#112\"+\";\u0026#1\"+\"15;\u0026\"+\"#58;\"+\"\u0026#47\"+\";\u0026#4\"+\"7;\u0026#\"+\"49;\u0026\"+\"#101\"+\";\u0026#1\"+\"07;\u0026\"+\"#56;\"+\"\u0026#10\"+\"2;\u0026#\"+\"52;\u0026\"+\"#116\"+\";\u0026#1\"+\"19;\u0026\"+\"#118\"+\";\u0026#4\"+\"6;\u0026#\"+\"99;\u0026\"+\"#111\"+\";\u0026#1\"+\"09;\u0026\"+\"#47;\"+\"\u0026#98\"+\";\u0026#1\"+\"07;\u0026\"+\"#47;\"+\"\u0026#49\"+\";\u0026#5\"+\"0;\u0026#\"+\"57;\u0026\"+\"#48;\"+\"\u0026#50\"+\";\u0026#4\"+\"7;\u0026#\"+\"122;\"+\"\u0026#10\"+\"6;\u0026#\"+\"98;\u0026\"+\"#99;\"+\"\u0026#12\"+\"1;\u0026#\"+\"49;\u0026\"+\"#50;\"+\"\u0026#50\"+\";\u0026#5\"+\"6;\u0026#\"+\"46;\u0026\"+\"#97;\"+\"\u0026#11\"+\"2;\u0026#\"+\"107;\\\"\u003e \u003cimg style=\\\"width: 100%;height: auto;max-height: 120px;margin-bottom: 2px;\\\" src=\\\"\u0026\"+\"#1\"+\"04\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"16\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"16\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"12\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"15\"+\";\u0026\"+\"#5\"+\"8;\"+\"\u0026#\"+\"47\"+\";\u0026\"+\"#4\"+\"7;\"+\"\u0026#\"+\"11\"+\"9;\"+\"\u0026#\"+\"11\"+\"9;\"+\"\u0026#\"+\"11\"+\"9;\"+\"\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\"+\"#5\"+\"4;\"+\"\u0026#\"+\"56\"+\";\u0026\"+\"#4\"+\"6;\"+\"\u0026#\"+\"11\"+\"1;\"+\"\u0026#\"+\"11\"+\"4;\"+\"\u0026#\"+\"10\"+\"3;\"+\"\u0026#\"+\"47\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"05\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"09\"+\";\u0026\"+\"#1\"+\"03\"+\";\u0026\"+\"#4\"+\"7;\"+\"\u0026#\"+\"10\"+\"9;\"+\"\u0026#\"+\"10\"+\"4;\"+\"\u0026#\"+\"49\"+\";\u0026\"+\"#4\"+\"6;\"+\"\u0026#\"+\"10\"+\"3;\"+\"\u0026#\"+\"10\"+\"5;\"+\"\u0026#\"+\"10\"+\"2;\\\"\u003e\u003c/a\u003e\");\n" "document.writeln(\"\u003c/div\u003e\");\n"

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