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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的不斷發(fā)展,由于多傳感器觀測(cè)通常會(huì)削減估計(jì)的不確定性,現(xiàn)代防御觀測(cè)系統(tǒng)逐漸向多基地化和網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展。在多傳感器觀測(cè)系統(tǒng)中,如何進(jìn)行數(shù)據(jù)融合是一個(gè)十分重要的問(wèn)題,尤其是伴隨著傳感器工藝的不斷提升,越來(lái)越多的系統(tǒng)使用低成本的傳感器進(jìn)行較大規(guī)模的組網(wǎng)觀測(cè),經(jīng)典的方法在沒(méi)有融合中心的情形下具有一定的局限性;此外,在實(shí)際的觀測(cè)過(guò)程中,時(shí)常會(huì)伴隨著檢測(cè)的不確定性,因此導(dǎo)致虛警,這使得經(jīng)典的貝葉斯濾波算法在上述情形中具有局限性;為了解決
2、上述問(wèn)題,本文在這兩方面展開(kāi)了較為深入的研究。
特別的,本文將目標(biāo)跟蹤問(wèn)題歸類為良好檢測(cè)條件下和非良好檢測(cè)條件下的狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題。在良好檢測(cè)條件下,本文研究了基于后驗(yàn)概率密度一致性的分布式估計(jì)算法,并分析了協(xié)方差嵌入數(shù)據(jù)融合和基于信息散度的一致性估計(jì)之間的聯(lián)系,在純方位跟蹤情形下的數(shù)值分析證明了該算法的有效性。在非良好檢測(cè)條件下,本文在隨機(jī)有限集框架下研究了多傳感器目標(biāo)跟蹤問(wèn)題,利用序貫似然函數(shù)更新,實(shí)現(xiàn)了多傳感器伯努利粒子濾波
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