滤波方法已经过时，不够快也不够准。
建议使用非传统的卡尔曼滤波。
月尘的干扰主要集中在特定频段，而真实距离信号在另一频段。用频域滤波分离信号和噪声，然后借助卡尔曼滤波做状态估计。
此方法的优势是计算量小，搭载的计算机可以实时运行。
鲁棒性强，即使噪声幅度很大也能准确估计。
并且不需要预先知道噪声的统计特性。
在他的这些提议讲出后，顿时便让著陆器那边的团队眼前一亮。
会后著陆器设计师更是主动联系，针对算法交流。
当时由于徐铭正在重新计算地月转移轨道，便只给出了大致的算法框架。
没想到大半个月时间，就有如此大收获。
「老吴他们前几天，成功把那个算法实现，并且还第一时间进行了验证。」
「在模拟月尘环境的测试中，新算法将测距误差从原来的几十厘米降低到了不足两厘米，今天上午见到还说要专程去感谢你呢。」
梁占军提起这件事，心中也再次感到庆幸。
面对地月转移轨道，和著陆器校正测距误差算法上的问题，徐铭硬是在一个月左右的时间，硬是分别给出了一份近乎完美的答卷。
关键整个人表现的还非常轻松。
若非国家的航天事业上面，有著徐铭这样一位世界超级天才，关于嫦娥奔月工程任务，大概率还要往后延迟上几年时间。
届时只怕要落在NASA的重返月球计划后面。
如此就失去了很多优势和关键影响。
黄振海显然也和著陆器团队那边熟悉，听完梁占军的话也忍不住补充。
「误差减小到两厘米，这个精度相当于把著陆器轻松放在月面上，就像是放鸡蛋一样，也难怪老吴看上去比前段时间轻松了很多。」
「指挥部让你当这个技术顾问，真是正确决定。」
最后一句话，是看向徐铭说的。
徐铭在给出算法框架后，还没来得及去询问，算法具体的开发优化进展。
未曾想直接把误差减小到了两厘米。
效果倒是有些超出他的预期。
当然这肯定是件好事，只有各个部分的设计团队越有把握，最终嫦娥奔月任务才能圆满。
念头停留在这里，他嘴角微
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