第五百七十四章争吵（1 / 2）

在陆语去体检之前，就曾经专门交代过了一遍。

涉及到电磁波干扰的问题，必须要等到他回来再解决，中途任何人不允许私自对这个科技点进行处理。

而陆语在龙国2号航天航空中心中的威望自然是不必多说。

他都说了不允许。

那么其他的研究人员就算是再想要亲手去碰一碰这个问题，也不可能真的明目张胆地提前开始处理麻烦。

最多是私下里想一想，有什么比较合适的处理方法而已。

就当是在脑海里面提前做一个预案了。

陆语也是猜到这些，研究人员们肯定闲不住，所以一来到会议室里面，就让大家先把自己脑海中的想法说一番，然后再由他来分析哪一些想法比较可行，而哪一些想法的问题比较严重，可以直接忽略掉。

“陆总工，我先来说说我的想法吧。”

一个大波浪女研究人员站起身，非常剪短干练地说出了自己的想法：“如果以我的角度来审视这个问题的话，我更偏向于使用卡尔曼滤波器算法。”

“大家应该也都熟悉这种算法。”

“它是一种可以根据观测数据和模型预测来估计系统状态的算法，具体作用是有效地处理系统中存在的不确定性和噪声。”

“而我们现目前面临着的问题，卡波尔滤波器算法就是一个很好的解决方案，可以极大程度的缓解我们电磁干扰带来的兼容性问题！”

“您想想看。”

“归根结底为什么兼容性问题会发生在我们的微型卫星网络上面呢？还不是因为我们的微型卫星网络系统稳定性不足吗？”

“如果我们能够让它的稳定性大大提升的话，即使真的面临电磁干扰。”

“至少是在兼容性这一块，我认为是不会出现任何足以慰藉到我们整个卫星卫星网络的问题，当然了，一点问题也不出现也不现实。”

“但是我们研究的目的不就是为了最大程度的避免出现干扰祝融二号发射的问题吗？”

“一旦面对电子干扰，我们可以立刻用卡尔曼滤波器来对MEMS系统输出数据进行滤波和校准，以提高数据的精度和稳定性。”

“大家可以参考一下这篇论文，它介绍了如何用卡尔曼滤波器来对MEMS惯性测量单元进行误差补偿。”

证明女研究员将自己这段时间的搜寻成果摆到了投影屏幕中，论文的内容很简单，详细地描述了如何运用卡尔曼滤波器的误差补偿问题，也没有什么弯弯绕绕的内容。

这还是几十年前。

鹰国人和北熊国人在进行冷战的时期，一个科学家捣鼓出来的论文。

不得不说，那段时间的世界局势虽然一点也不安稳，就像是一个火药桶般，随时都有爆炸的风险出现！

但是那段时间人类的科学研究速度发展的也的确是非常快，甚至直到现在为止，许多研究成果都还是从当年的研究思路里面挖出来的。

科研弄的不像科研，反倒像是考古。

只能说战争和生存威胁，才是人类发展的最好动力啊。

“嗯，不错。”

“卡尔曼滤波器的确是一个合适的解决途径。”

“还有谁有什么其他的想法吗？”

陆语大致的扫了一番那篇论文之后，眼神中顿时流露出了一抹满意的光芒，轻轻的点头说道。

他虽然并没有直接的看过这篇论文，但是其中的许多观点却与他不谋而合，而使用卡尔曼滤波器来解决微电机系统可能遇到的麻烦，也是他在来之前脑海中都提前预想到了的一种方案。

不过...陆语虽然夸了那名女研究人员，却并不代表着陆语已经打算使用这个方案来直接解决问题了！

卡尔曼滤波器算法用来解决这个问题，的确是存在着一定的优势。

但是...问题也同样明显，而不能忽视。

只不过他现在没有直接说出来罢了。

“相比较于卡尔曼滤波器算法，我更倾向于使用支持向量机。”

果然，另外一个研究人员直接站起身，开口说道：

“卡尔曼滤波器算法的确优势不少，但是向量计算法却有一个很明显的优势！”

“它可以根据训练数据来构建分类或回归模型的算法，简单有效地处理高维度和非线性的数据！”

“我们可以用支持向量机来对MEMS系统输出数据进行分类回归，快速拉升高灵敏度。而且向量机来对MEMS加速度计进行温度补偿效果...也不是卡尔曼滤波器算法能够比拟的！”

一个身材圆滚滚的研究人员提出了自己的意见。

他这话一说出口，在场的其他几个研究人员也都满意的点点头。

这不只是他一个人商量的成果，而是他们这个小组在经过了一番商谈之后得出来的结论。

卡尔曼滤波器算法优势的确不少。

但是如果使用向量计算法来解决这个问题的话，优势只会更加明显而显著！

而且还有一些额外的效果。

然而，这一次还没等陆语说出些什么，一开始说话的那名女研究人员直接就站起身驳斥道：“不不不，我觉得你们的想法局限性太大了！”

“相比较于卡尔曼滤波器，算法支持向量计算法，需要大量的数据和计算资源，对于环境的要求也远远高于卡尔曼滤波器！”

“而且卡尔曼滤波器算法还能够解决不确定的声呐干扰问题！”

“效果绝对比支持向量机算法要好得多！”

她直接是将自己脑海中的想法说了出来，没有一点的客气。

而另外一组的研究人员也是丝毫没有客套。

他们直接反驳道：“你说的也确实没错，卡尔曼滤波器算法能在一定程度上降低声纳造成的干扰，但是对于我们的微电机系统而言，声纳问题是什么难题吗？”

“它的优点确实存在。”

“但是缺点只会比支持向量计算法要来的更加致命，而你根本就没有提到这一点！”

“你说我们的支持向量机算法需要大量的训练数据和计算资源，这个我们也没有办法反驳你，因为它的确是对于资源有着更高标准的要求。”

“但是...你所说的卡尔曼滤波器算法就没有自己的缺点了吗？”

“有，而且还很大！”