逻辑说明 ： fminunc 比 lsqnonlin 更适合此问题——当某点距离估计严重偏离（如因遮挡导致RSSI虚高）， lsqnonlin 易陷入局部极小，而 fminunc 的拟牛顿法对初值不敏感。 权重 1/d^2 是经验法则：实测表明，它比等权重降低RMSE 22%，比 1/d 降低15%。
本内容遵循CC 4.0 BY-SA版权协议 本文介绍一种扩展卡尔曼滤波（EKF）与BP神经网络融合的轨迹估计算法，针对强非线性、高噪声环境下传统EKF精度下降和PF粒子退化问题，提出以BP网络补偿EKF残差的 ...
Some results have been hidden because they may be inaccessible to you
Show inaccessible results