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由于我的实际测量数据是一系列的RSSI值，我应该如何实现卡尔曼滤波器？
最佳答案
基本上，误差方差 (P) 的估计取决于它自己的过去值和过程噪声 (Q)。由于过程噪声(Q)可以忽略不计或非常小的值(0.00001)并且P不依赖于实际测量，最终它成为一个固定值。此外，如果您的系统是移动的，您可以将一系列 RSSI 值和您的运 Action 为输入变量。
关于ios - iOS 中 RSSI 的卡尔曼滤波器，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29027824/
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