作者：陈金广,江梦茜,马丽丽 单位：国防科技大学计算机学院 出版：《计算机工程与科学》2016年第06期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJK2016060260 DOC编号：DOCJSJK2016060269 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《具有形状信息的多传感器群目标跟踪算法》PDF+DOC2015年第17期 陈金广,江梦茜,马丽丽,徐步高 《单传感器无序量测反馈估计算法》PDF+DOC2014年第06期 黄强,张向利 《用小波变换的多分辨力滤波》PDF+DOC1995年第02期 洪浪 ,王俊仪 《基于高斯粒子JPDA滤波的多目标跟踪算法》PDF+DOC2010年第11期 张俊根,姬红兵,蔡绍晓 《多传感器多目标粒子滤波算法》PDF+DOC2005年第04期 熊伟,何友,张晶炜 《多传感器量测自适应Rao-Blackwellised粒子滤波算法》PDF+DOC2012年第02期 胡振涛,刘先省,金勇 《集中式多传感器概率最近邻域算法》PDF+DOC2010年第11期 王海鹏,熊伟,何友,王岩 《基于S-D分配的集中式多传感器不敏滤波算法》PDF+DOC2010年第04期 管旭军,芮国胜,周旭,张玉玲 《多传感器异步采样系统的顺序融合》PDF+DOC2010年第01期 彭冬亮,叶军军,葛泉波 《含无序量测的多传感器信息融合算法研究》PDF+DOC2006年第04期 张希彬,秦超英,高蕊

    • 若多传感器监测区域部分重叠，则使用传统的序贯滤波算法对扩展目标进行跟踪，会出现目标漏估计的现象。为了解决该问题，首先，在量测更新阶段使用预测步骤产生的高斯分量，而非任一传感器量测更新后的高斯分量，从而使得各个传感器滤波更新后的结果相互独立。然后，当对各传感器接收到的量测更新后，若高斯项中表示目标位置的分量落在重叠区域，则对这部分高斯项的权值进行调整。最后，对所有高斯项进行修剪与合并。仿真结果表明改进算法的有效性与精确性。

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