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。
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