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多雷达系统几种误差配准方法的分析与比较 总被引:9,自引:0,他引:9
对多雷达系统现有几种主要误差配准方法即实时质量控制法(RealTimeQuality Control)、最小二乘法(Least Squares)、最大似然法(Maximum Likelihood)和广义最小二乘法(Generalized Least Squares)进行理论分析与比较,利用参考文献[1]的数据对上述几种算法的实际应用效果进行比较,为实际系统选择合适配准算法提供一定依据。 相似文献
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在使用估计器对扩展目标进行跟踪时,算法的精度会受到系统演化模型选择的影响.针对该问题,本文提出将扩展目标的形态信息直接作为目标的类别信息,每一类别确定了目标相关的运动模型,在多模型(Multiple Model,MM)高斯逆威沙特概率假设密度(Gaussian Inverse Wishart PHD,GIW-PHD)滤波器的基础上,实现对扩展目标的联合跟踪与分类.仿真实验通过比较所提算法与GIW-PHD、MM-GIW-PHD两种滤波方法的性能,验证了本文所提算法的有效性. 相似文献
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提出一种有效的多雷达系统误差配准算法,该算法采用ECEF(Earth-Centered Earth-Fixed)坐标系作为过渡坐标系,将分散配置的各雷达站的量测数据实时转换到主站(设主站雷达无系统偏差),利用各站同主站之间的量测差值,设计一扩展卡尔曼滤波器,实时估计出各站相对主站之间的系统偏差,从而对网各雷达进行配准,计算机仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。 相似文献
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利用双波段红外探测系统测到的目标双波段红外辐射信息,推导出目标的伪距离量测信息,使得单站红外探测系统变为可观测系统;在此基础上,采用带反馈的分布式估计融合算法,将雷达与双波段红外探测系统得到的局部航迹进行融合,并将每次融合估计的结果反馈给局部传感器,使得融合中心达到最优性能的同时,减小了雷达和红外局部估计的误差.仿真结果表明:①单站红外探测系统利用目标的双波段红外辐射信息能够对目标进行有效地跟踪,跟踪精度较高;②带反馈的布式估计融合算法具有良好的跟踪性能,而且能够明显改善局部传感器的跟踪精度. 相似文献
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提出一种有效的多雷达系统误差配准算法,该算法采用ECEF(Earth-Centered Earth-Fixed)坐标系作为过渡坐标系,将分散配置的各雷达站的量测数据实时转换到主站(设主站雷达无系统偏差),利用各站同主站之间的量测差值,设计一扩展卡尔曼滤波器,实时估计出各站相对主站之间的系统偏差,从而对网中各雷达进行配准,计算机仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。 相似文献
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针对传统多红外传感器多目标多维分配数据关联模型在构造关联代价时未充分考虑位置估计不确定性所引入的随机误差问题,提出了一种可精确到二阶的高精度关联代价构造方法。取非线性量测函数泰勒展开式的前二阶项,将最小二乘估计的均值和方差信息代入得到伪量测信息的均值和方差,继而将伪量测与真实量测信息的统计距离作为最终的关联代价。最后对不同关联算法的正确率进行了实验对比,仿真结果表明修正后的关联代价能够更精准地反映出数据关联的可能性,基于该修正代价的关联算法较之其他关联算法可获得更好的关联性能。 相似文献
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多传感器多目标跟踪中的数据关联问题是目标跟踪领域中的难点及核心。若传感器是只有角度量测的被动传感器,关联问题则变得更为复杂。针对纯方位多被动传感器系统的多目标跟踪问题,提出了一种基于高斯-厄密特滤波的动态多维分配方法。首先建立了直角坐标系下多被动传感器的高斯-厄密特滤波模型;在该模型的基础上,采用多维分配问题的思想,直接建立各传感器角度量测与目标角度预测值的候选关联组合,并将其进行动态地分配,提高了关联效率。仿真实验表明,该方法可以实时、高效地解决多被动传感器系统中的数据关联问题,并且能够对多目标进行稳定的跟踪。 相似文献
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对局部节点状态估计间误差相关性的处理是分布式估计融合或航迹融合的关键要素;针对当前分布式融合理论中关于混合多模型估计融合研究的空白,首先推导得出了采用相同模型成分的各局部节点交互多模型状态估计的误差互协方差矩阵的递推计算方法;其次,讨论了所得非对称实误差互协方差矩阵的正定特性,并分析了此类误差相关性与混合多模型估计算法中模型过程噪声之间的变化关系;上述结果使得基于互协方差组合融合算法的交互多模型状态估计融合成为可能,仿真实验亦验证了其有效性,相对其它不考虑误差相关性的融合算法,融合结果也更为真实。 相似文献