《三维空间中目标跟踪测量数据预处理仿真》PDF+DOC

在三维空间目标跟踪的背景下，为获得更精确的目标状态，在采用滤波算法对目标状态进行估计前，先进行测量数据预处理，剔除测量数据中的野点。首先，由于随机性的存在，目标的估计位置是三维空间中的一个随机矢量，为量化其不确定性范围，引入基于熵的不确定度椭球来表示目标位置的不确定区域；在此基础上，由于在测量信息上一致的两个节点独立估计的目标位置应互位于对方的不确定性范围内，据此建立测量信息一致度模型；考虑到与某一节点一致度最高的节点集并不一定是全局一致度最高的节点集，故运用极大熵博弈的方法，并将信息一致度函数作为收益函数，选择全局一致度最高的节点组合，进行后续目标状态估计，未被选择的节点测量值即被剔除。实验结果表明，运用上述数据预处理机制进行野点剔除后，大大提高了目标状态估计精度，且减少了参与数据融合的测量数据量，节约了网络能量。

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