海恩斯突然被提起，面露难色：“抱歉，教授，我不知道你指的是什么。
摄动算法好像解决不了这个问题。我们试过恩克法减少误差，但计算量太大，IBM7090撑不住。”
林燃微笑着说道：“恩克法是个好方向，但它太冗长了，你们可以考虑采用变步长龙格-库塔法优化。
步长在近地点小，远地点大，这样既提高精度又减轻计算负担。”
海恩斯若有所思，开始低头在自己的笔记本上演算起来，十来分钟后，他惊喜地抬起头：“这确实能节省不少时间！”
克拉夫特问道：“教授，但传感器数据融合仍是个问题，雷达和惯性导航常不一致。”
克拉夫特想着林燃难得来一次休斯顿，能多薅点羊毛就多薅一点。
作为和林燃共事过的NASA管理层，克拉夫特可是太清楚教授的本事了。
林燃在黑板上画出滤波器示意图：“这可以用卡尔曼滤波解决。它实时融合多源数据，减少噪声。
不知道的就和通用航天商量，他们那肯定有这技术的储备，另外可以用简化的最小二乘法先试试。”
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