尔曼滤波已被广泛地应用到工程实际等各领域，但是此算法因假设过程噪声固定而带来误差，精度不高。研究了一种改进的EKF算法，主要通过假设过程噪声由滤波结果和观测结果得到，再用差分进化算法对所得到的过程噪声方差进行最优化选择来提高滤波精度……

“看来我这次好像是整了个不得了的大活啊……”

“由于EKF需要求取雅克比矩阵，所以对于非线性函数的具体形式必须确切知道，而无法做到黑盒封装。”

“呼——”

这封信的内容说起来并不算复杂：

常浩南本来的想法是用这种算法与徐洋提出的噪声方差寻优结合，应该会是信息提取领域中一个相当重要的突破。

常浩南揉了揉有些发胀的太阳穴，把信纸放在桌上，起身离开卧室。

因为这是自从他重生以来，【理论水平】这一项的经验第一次增长。

好在今天出门的时候被姚梦娜提醒了一下，加上整个任务分配流程都在常浩南的脑子里，所以还不至于耽误大事。

几分钟后。

“可以根据贝叶斯理论和Spherical-RadialCubature规则，将笛卡尔坐标系下的积分转化为球面-径向积分，利用一组确定性采样点，通过非线性方程的传播来进行状态估计，其具体步骤如下：”

以至于当他终于在信纸最后写下“匆此先复，余容后禀”并签上自己的大名之后，才看到旁边桌子上不知道谁打包回来的晚饭。

姚梦娜把门锁好，语气中带着几分调笑的意味。

到了90年代中期这会，工程界已经基本看到了EKF算法的极限，开始琢磨对EKF算法进行改进，或者创造一种新的卡尔曼滤波算法出来。

尤其是后半段与卡尔曼滤波有关的部分。

二人对视了一眼。

实际上，以目前的系统等级，也没办法同时进行两个项目，所以这次只能靠他自己了。

举一反三的能力相当强悍。

不过，最后这场早会的持续时间还是超出了常浩南的估计。

“常……”

理论水平：LV2（500/）

别说1996年，哪怕放在2006年也绝对是一个能让人听到之后直接血压拉满的数字。

简直是瞌睡来了送枕头。

但是今天，在经过上楼时候的短暂纠结之后，常浩南决定还是得看看那封信是什么情况。
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