《利用多传感器跟踪机动目标:数据越多总意味着估计越好吗?》PDF+DOC
作者:W.D.布莱亚
,Y.巴-夏洛姆
,陈爱元
单位:中国船舶重工集团公司第七一六研究所
出版:《指挥控制与仿真》1997年第06期
页数:8页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFQBZH1997060010
DOC编号:DOCQBZH1997060019
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《利用多传感器跟踪机动目标:数据越多总意味着估计越好吗?》PDF+DOC1997年第04期 W.D.布莱亚
,Y.巴—夏洛姆
,陈爱元
《目标跟踪中的混合多模方法:综述》PDF+DOC2001年第04期 张安民,杨世兴,李志舜
《一种面向机动目标跟踪的交互式多模型算法》PDF+DOC2017年第05期 王美健,吴小俊
《无迹信息滤波耦合交互式多模型的多传感器机器人轨迹控制》PDF+DOC2018年第06期 卢晨,刘正
《一种自适应跟踪滤波方法》PDF+DOC1985年第S1期 刘甲合
《多传感器多机动目标跟踪方法研究进展》PDF+DOC2005年第05期 朱志宇,姜长生,张冰
《用IMMPDA固定延迟平滑算法对杂波环境下机动目标的多传感器跟踪》PDF+DOC2001年第07期 蔡庆
《基于交互式多模型的多传感器组合导航系统》PDF+DOC2011年第06期 林雪原
《基于信息增量的机动目标传感器管理算法》PDF+DOC2008年第01期 姜佩琴,潘泉,梁彦,王峰
《用于机动目标跟踪的分布式多传感器异步融合算法》PDF+DOC2009年第07期 陈黎,盛安冬
在文献中考虑利用多传感器跟踪机动目标一类的问题时,支持特定目标跟踪的传感器数量及类型通常相对于目标假定位置是固定的。然而,在许多多传感器系统中,支持某一特定目标跟踪的传感器数量及类型,可由于各个传感器的机动性、类型及资源的制约而随时变化。这种在传感器系统配置上的变化性,在跟踪机动目标时造成严重的问题,这是由于目标运动模型存在不确定性。卡尔曼滤波器通常用于滤波位置测量,以估计目标的位置,速度和加速度。在设计卡尔曼滤波器时,过程噪声(加速度)方差Qk的如此选定以致于65%到95%的概率区间能包含目标的最大加速度水平。然而,当目标机动时,加速度以一种确定性方式变化。于是,与过程噪声相关的白噪声假设发生偏离,滤波器在目标机动期间产生状态估计偏差。如果选定一个较大的Qk,则在机动时的状态估计偏差较小。但当目标不作机动时,此时的Qk只能粗劣地表征目标运动,而且滤波性能远远偏离最优了。这里,举出了目标在单一坐标系运动的例子,说明了利用多传感器跟踪机动目标存在的问题,从中表明两传感器(在确定条件下,其中包括各传感器的正确配置)具有较之单一传感器更糟糕的跟踪性能。将交互式多.....。
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