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第321章（第2页）
领导把云凝带来，一是希望她能露露脸，二是担心他们解释不清楚。
云凝上次提出的UKF算法，科室还无法接受。
卡尔曼滤波，也就是EKF，目前是最权威的。
部长本不想继续讨论该算法，但想到云凝以前递上来的优化算法都很成功，于是干脆把烫手山芋丢给其他大佬。
部长道：“还是让云凝讲讲吧，她讲得比较清楚。”
王志让人拉来小黑板。
这是11所开会的特色，与其说是领导们开会交流，不如说是大家一起研究学习。
王志甚至还拿着笔记本，随时准备记录。
没有一个领导质疑云凝的年纪和本事，能让部长拎到全所会议上的问题，都是值得讨论的。
云凝的心情越来越好。
在一个值得努力的团队里努力，加班都不算坏事。
云凝拿起半支粉笔。
……所里最高级别的会议，用的粉笔也是如此朴实无华。
云凝说：“卡尔曼滤波是用于非线性系统状态估计的递归算法，通过局部线性化处理非线性问题，它最大的问题是，试图用直尺去张亮弯曲的物体，在分析失败的试车数据时，经常会出现EKF估算的燃烧室压力仍是平滑的曲线，但真实的传感器数据却是剧烈振荡的。”
所有人都无声地听着。
陆凌左右看看，道：“EKF的确容易发散。”
发散指的就是振荡开始后，EKF算出的数据和真实数据差距越来越大。
王志说：“的确，非线性太强，雅可比矩阵存在问题。”
云凝道：“问题或许就在于，我们一定要把它线性化，明明是一条弯路，我们为什么一定要把它切直。”
云凝在黑板上写下推导过程。
挑选一组Sigma点，这些点必须能够完全捕捉均值x和协方差p的全部统计信息。
将点代入完整的非线性函数中……
“如果说EKF只看一个人，UKF就是收集一组有代表性的点，收集起来的信息进行加权平均，综合估计，通过无迹变换，将这一组点，通过真实的完整的非线性函数传播，保留非线性系统的全部特性……”
今天会议比平时多开了两个小时。
整整两个小时，各个科室的专家们都在讨论UKF是否能真的实现。
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