MATLAB三种卡尔曼滤波对比，分别是扩展卡尔曼滤波EKF，不敏卡尔曼滤波UKF，粒子滤波PF。有跟踪效果和估计值误差。

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粒子群算法（启发式算法）的多目标优化，我也翻过一些这方面的论文。单目标与多目标优化主要区别在于多目标优化问题有多个目标函数,一个解对于某个目标来说可能是较好的,而对于其他目标来讲可能是较差的。因此，存在一个折衷解的集合，也就是所谓的Pareto集。教科书上，解决多目标优化问题的方法一般是，通过数学变换把多目标转换为单目标求解，但是实际问题中涉及到多目标优化问题往往具有非线性、不可微、不连续等特征，难以用数学方法搞定。而启发式算法则不需要这些严格条件，其实也是启发式算法兴起的原因。

首先NSGA-III算法沿用了NSGA-II的框架，要弄懂NSGA-III，先要简略地了解NSGA-II,两种算法都是多目标进化算法，大致可以分为两步：第一步是非支配分层，第二步是从最后一个非支配层级中挑选个体进入子代。

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对无线局域网11n的系统构成、信号体制、编解码以及OFDM结构等等，MIMO系统等等进行编程实现。