由于有现成的思路和技术支持，这个过程并不需要太多灵光乍现的瞬间，更多的是稳扎稳打和细心操作。
或许今年内，八三工程的武器系统就能有所进展……这个念头在他脑海中一闪而过。他快速浏览着手中的一堆资料，很快找到了自己需要的部分。
在确认了思路的可行性后，他几乎不需要借助任何外力，便能够迅速推进项目。
在研究过程中，许宁灵光一闪，想到了一个更加巧妙的方法来优化卡尔曼滤波算法。尽管徐舒提出的算法对于当前的发动机改进并无太大帮助，但它却是精确制导武器等众多关键技术的基础，与许宁负责的霹雳11导弹项目紧密相关。
然而，在深入了解ukf算法后，他发现其数学推导存在不足，且在高维状态下的稳定性也有待提高。
面对这些挑战，许宁没有气馁，而是更加坚定了深入研究的决心。他仔细检查着手中的信件，上面用漂亮的钢笔字记录着重要的信息，旁边则是密密麻麻的笔记。
最后，他端起保温杯，将最后一口苦涩的茶水一饮而尽，然后开始提笔给徐舒写回信：收到你的信，我了解到你们使用了一种创新的方法，即通过改进的差分进化算法自动调整过程噪声矩阵的方差，这种方法在数值模拟中表现出较高的精确度。不过，扩展卡尔曼滤波（ekf）算法自身还有一些局限性。
第一步，我们需要设定滤波的初始值：状态预测均值x0等于期望值e(x)，而状态预测协方差p0则为e[(x0-x0)(x0-x0)装置]。
在改进后的ekf算法中，通过减少状态估计的偏差，我们得到了更加准确的滤波结果。
到90年代中期，工程师们已经开始意识到扩展卡尔曼滤波器（ekf）的局限性，着手寻找改进或替代方案。特别是涉及卡尔曼滤波技术的部分，更是如此。
用贝叶斯理论结合球面-径向积分法，可以将复杂的笛卡尔坐标系积分简化成更易于处理的形式。我们通过一组特定的采样点，来预测系统的状态变化，步骤大致是这样的。
尽管许宁现在的工作鲜为人知，但那些了解内情的人都可以通过通知书与他取得联系。而这次，这封信无疑是一次重大的认可，标志