【摘 要】
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该文主要研究多传感器数据融合在目标跟踪和属性参数估计中的应用.针对多传感器多目标跟踪系统的复杂性,论文采用距离方向扩展卡尔曼滤波算法对目标进行状态估计,该算法能方
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该文主要研究多传感器数据融合在目标跟踪和属性参数估计中的应用.针对多传感器多目标跟踪系统的复杂性,论文采用距离方向扩展卡尔曼滤波算法对目标进行状态估计,该算法能方便地处理运动方程为线性而观测方程为非线性的系统的滤波问题.为适应战场中实时跟踪密集目标的要求,该文在研究了最近邻法和联合概率数据互联(JPDA)法的基础上,探讨了一种近似的JPDA方法,该方法用近似聚矩阵代替确认矩阵进行互联矩阵的拆分,降低了算法的复杂度,使JPDA算法适应密集目标实时跟踪的需要.此外,文中还讨论了红外设备和雷达设备之间异类传感器的目标跟踪算法,在跟踪系统中引入红外设备,提高了目标跟踪的精度.属性关联是属性参数估计的前提,针对传统属性关联仅用位置信息进行关联而造成错误关联较多的情况,该文采用位置参数和属性参数共同关联的双重测量空间检验法,并结合两次关联的方法对无源数据进行关联,该方法充分利用多传感器多站异地配置的优势以及平台推理的结果,提高了无源数据的关联正确率.
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