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抗干扰算法设计与实现

引言

在制导系统仿真中，抗干扰算法的设计与实现是确保系统性能稳定和可靠的关键环节。制导系统在实际应用中会面临各种干扰源，如电磁干扰、噪声、多路径效应等，这些干扰会显著影响系统的精度和稳定性。因此，设计有效的抗干扰算法是提高制导系统鲁棒性的必要手段。本节将详细介绍几种常见的抗干扰算法，包括卡尔曼滤波、自适应滤波、中值滤波等，并通过具体的代码示例和数据样例来展示这些算法的实现过程。

卡尔曼滤波

原理

卡尔曼滤波是一种递归的最小二乘估计方法，广泛应用于状态估计和预测。它通过结合系统的动态模型和观测模型，利用递归算法逐步更新对系统状态的估计