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。

值得注意的是，粒子滤波对目标的运动模型要求较为宽松，这使得它能够迅速且准确地跟踪已检测到的目标。

然而，这种方法的计算需求较大。

尤其是在处理多目标跟踪任务时，由于需要生成和维护的粒子数量显着增加，因此相应的计算量也会大幅上升。

加上昊天极擅长的深度智能学习技术，江辰对于实现项目所需功能充满了信心。

上飞机以后老宋始终维持着高度警戒状态，时刻准备着应对可能出现的任何状况。

就在这时，他忽然听到身边传来一阵伸懒腰的声音，打破了紧张的氛围。

他转头一看，发现江辰正在关闭电脑，屏幕上的代码和文档窗口逐一消失。

“江辰，算法编写已经完成了吗？”

老宋迫不及待地问道。

“还没有全部完成，不过我已经搞定了一部分大体的框架，”

江辰脱口而出回答道

“剩下的部分，等咱们安顿下来再继续吧。”

听到这里，宋一啸的眼珠子一转，显然心中充满了好奇。