二郎就不设置什么VIP可见啥的了，这样大家都能看到。
如果觉得受益，可以给予一些打赏，也算对原创的一些鼓励，谢谢。
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起因：
二郎在上一个文章里面写了CRLB，但是估计大家印象不深。这里给一个CRLB案例
案例来自《Fisher-Information-Matrix-Based USBL Cooperative Location in USV–AUV Networks》
这篇论文研究角度挺有意思，但是后面的轨迹设置有点牵强，没看太懂。
找到测量量→构建带噪声的测量量→构建测量量的概率密度函数→求对数函数→求二阶导→求期望→构建Fisher矩阵
过程：
| 1）位置转测量量 |
（定位中，是用测量量获取定位结果，这里就存在测量量和位置的关系）
这里能够看出来，是USBL的测量量是两个角度和一个斜距，而最终的定位结果是xk，yk，zk，这里的k是USBL给多个目标定位。
| 2）构建带噪声的测量量 |
uk是高斯噪声
| 3）构建测量量的概率密度函数 |
由于噪声是高斯的，所以可以用高斯概率密度函数
| 4）求对数函数 |
| 5）求二阶导数 |
| 6）求期望 |
| 7）构建Fisher信息矩阵 |
完成
