基于注意力机制和迁移学习的服装分类方法 被引量：1

1

作者 陈金广 黄晓菊 马丽丽 《西安工程大学学报》 CAS 2024年第3期109-116,共8页

针对服装图像分类效率低、准确率不高等问题,提出了一种基于注意力机制和迁移学习的服装图像分类方法。主要采用预训练的ResNet50网络模型在服装数据集上进行迁移学习,以降低对数据集的依赖,并减少网络训练时间;通过几何变换和颜色抖动... 针对服装图像分类效率低、准确率不高等问题,提出了一种基于注意力机制和迁移学习的服装图像分类方法。主要采用预训练的ResNet50网络模型在服装数据集上进行迁移学习,以降低对数据集的依赖,并减少网络训练时间;通过几何变换和颜色抖动2种数据增强手段处理数据集,提高模型的泛化能力;以ResNet50为基础网络,加入卷积注意力机制模块(convolutional block attention module, CBAM),依次从通道和空间2个维度提高对服装不同区域的关注度,增强了特征表达能力。在CD和IDFashion两类背景干扰信息不同的数据集上进行验证,实验结果表明:所提出的模型能够提取更多服装特征信息,在IDFashion数据集的平均分类准确率为95.60%,分别高于ResNet50、ResNet50+STN和ResNet50+ECA模型6.65%、6.69%、6.62%,一定程度上提高了服装图像分类的准确率和效率。 展开更多

关键词 服装图像分类 ResNet50 卷积注意力机制模块(CBAM) 注意力机制 迁移学习

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特征提取与匹配算法在民族服饰图案上的应用研究 被引量：8

2

作者 陈金广 曹春梅 +1 位作者 任冰青 马丽丽 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期36-41,共6页

服饰图案包含某些象征意义,是传统服饰文化研究中的重要元素。将图像处理技术应用于民族服饰图案的特征提取时,尺度不变特征变换(SIFT)算法和快速鲁棒性尺度不变(SURF)算法是两类较典型的特征提取算法,它们在图像旋转、尺度变化、噪声... 服饰图案包含某些象征意义,是传统服饰文化研究中的重要元素。将图像处理技术应用于民族服饰图案的特征提取时,尺度不变特征变换(SIFT)算法和快速鲁棒性尺度不变(SURF)算法是两类较典型的特征提取算法,它们在图像旋转、尺度变化、噪声干扰情况下具有较好的适应性。文章选取清代宫廷服饰中具有代表性的图案作为实验对象,用SIFT和SURF算法分别对该图像进行特征提取,用最优节点优先(BBF)算法确定特征点匹配点对,计算两种算法的正确匹配率和时间复杂度。实验结果表明,两种算法在服饰图案发生旋转、尺度变化、噪声干扰情况下均保持较高的特征匹配率,对从事网络中海量服饰图像数据自动化分类和检索方面的研究人员具有一定参考价值。 展开更多

关键词 服饰图案 SIFT SURF 特征提取 图像处理 民族服饰 图案分类

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改进YOLOv5网络的轻量级服装目标检测方法 被引量：7

3

作者 陈金广 李雪 +1 位作者 邵景峰 马丽丽 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期155-160,共6页

为进一步降低基于深度学习的服装目标检测模型对计算资源的占用,提出一种改进的轻量级服装目标检测方法MV3L-YOLOv5。首先使用移动网络MobileNetV3_Large构造YOLOv5的主干网络;然后在训练阶段使用标签平滑策略,以增强模型泛化能力;最后... 为进一步降低基于深度学习的服装目标检测模型对计算资源的占用,提出一种改进的轻量级服装目标检测方法MV3L-YOLOv5。首先使用移动网络MobileNetV3_Large构造YOLOv5的主干网络;然后在训练阶段使用标签平滑策略,以增强模型泛化能力;最后使用数据增强技术弥补DeepFashion2数据集中不同服装类别图像数量不均衡问题。实验结果表明:MV3L-YOLOv5的模型体积为10.27 MB,浮点型计算量为10.2×10^(9)次,平均精度均值为76.6%。与YOLOv5系列最轻量的YOLOv5s网络相比,模型体积压缩了26.4%,浮点型计算量减少了39%,同时平均精度均值提高了1.3%。改进后的算法在服装图像的目标检测方面效果有所提升,且模型更加轻量,适合部署在资源有限的设备中。 展开更多

关键词 深度学习 目标检测 服装图像 轻量级网络 YOLOv5

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一种迭代收缩非线性状态约束滤波算法 被引量：8

4

作者 陈金广 李洁 高新波 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期104-109,共6页

在滤波过程中有效地利用状态约束条件,能够提高滤波精度.当状态约束为非线性函数时,可以通过泰勒级数展开法进行线性化处理.然而该方法在非线性约束函数的雅可比矩阵不存在时失效,而使用水平滑动估计算法所需要的计算量很大.为此,采用基... 在滤波过程中有效地利用状态约束条件,能够提高滤波精度.当状态约束为非线性函数时,可以通过泰勒级数展开法进行线性化处理.然而该方法在非线性约束函数的雅可比矩阵不存在时失效,而使用水平滑动估计算法所需要的计算量很大.为此,采用基于U变换的最佳量测方法解决该问题.为了降低U变换过程中基点误差对估计性能带来的影响,将非线性约束看作具有多个大小不等的噪声方差的量测值,在量测更新阶段逐步收缩噪声方差,从而不断增强约束条件.经过多次迭代,改善了状态估计的误差性能.仿真结果表明,该算法在保证较高的滤波精度的条件下,运算时间是窗口尺寸为2的水平滑动估计算法的1/27. 展开更多

关键词 非线性状态约束 U变换 状态估计 滤波 信息融合

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双重迭代变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波算法 被引量：7

5

作者 陈金广 李洁 高新波 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期359-363,共5页

提出了一种新的自适应卡尔曼滤波算法。该算法假设系统过程噪声方差和量测噪声方差之间存在的函数关系已知,两种噪声方差随着时间变化且均未知。先令当前时刻的过程噪声方差等于前一时刻的过程噪声方差,通过变分贝叶斯近似的方法,在卡... 提出了一种新的自适应卡尔曼滤波算法。该算法假设系统过程噪声方差和量测噪声方差之间存在的函数关系已知,两种噪声方差随着时间变化且均未知。先令当前时刻的过程噪声方差等于前一时刻的过程噪声方差,通过变分贝叶斯近似的方法,在卡尔曼滤波框架下迭代求解当前时刻的量测噪声方差和状态估计,再利用假设中的函数关系获得新的过程噪声方差。对上述过程多次迭代,最终获得状态估计及协方差。仿真实验结果表明,该算法具有较高的滤波精度;在假设条件不确知的情况下仍具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 自适应卡尔曼滤波 噪声方差未知 状态估计 变分贝叶斯近似

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改进的基于几何约束的加权被动定位算法 被引量：6

6

作者 陈金广 李洁 高新波 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期16-21,共6页

在多传感器被动定位过程中,借助传感器之间的几何位置关系,可得到传感器和目标之间的三角函数约束。然后通过最优化方法计算各个传感器的测量误差,并用该误差修正测量值。由于最优化方法结果往往是局部最优值或者是近似最优值,导致在交... 在多传感器被动定位过程中,借助传感器之间的几何位置关系,可得到传感器和目标之间的三角函数约束。然后通过最优化方法计算各个传感器的测量误差,并用该误差修正测量值。由于最优化方法结果往往是局部最优值或者是近似最优值,导致在交叉定位过程中仍然会存在多个不重合的交叉点。本文考虑到目标定位误差不但受到传感器性能的影响,而且也受到目标和传感器之间径向距离的影响,将传感器性能和径向距离作为参数计算各个交叉点的权值,然后对交叉点加权求和,从而获得了较好的定位效果。仿真实验表明改进算法的有效性。 展开更多

关键词 几何约束定位 无源定位 最小二乘 数据融合

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织机监测信息系统的分析与设计 被引量：4

7

作者 陈金广 马丽丽 李建成 《纺织导报》 CAS 北大核心 2010年第2期49-52,共4页

文章分析、设计并实现了织机监测系统。本系统通过数据采集设备对织机生产数据自动采集,实现了生产产量及机台状态的高效管理。本系统的应用提高了纺织企业生产环节的管理效率。

关键词 监测信息系统 织机 设计 数据自动采集 数据采集设备 生产产量 监测系统 高效管理

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基于最小化测量误差的被动定位算法 被引量：3

8

作者 陈金广 李洁 高新波 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期447-453,共7页

借助传感器各自的坐标位置及其三角函数关系,推导出了各个传感器之间测量值的约束关系式.然后将传感器测量误差作为变量构造目标函数,通过拉格朗日-牛顿最优化方法最小化测量误差.使用这些误差修正测量值,取得了较好的目标定位结果.该... 借助传感器各自的坐标位置及其三角函数关系,推导出了各个传感器之间测量值的约束关系式.然后将传感器测量误差作为变量构造目标函数,通过拉格朗日-牛顿最优化方法最小化测量误差.使用这些误差修正测量值,取得了较好的目标定位结果.该算法不需要设置目标位置初值,定位结果不会发散,并且具有较高的定位精度.仿真实验结果验证了该算法的有效性. 展开更多

关键词 数据融合 目标定位 被动传感器 约束最优化 拉格朗日-牛顿最优化方法

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多机动目标GM-CBMeMBer跟踪算法 被引量：3

9

作者 陈金广 王战 马丽丽 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期7-12,共6页

针对杂波环境下标准的势均衡多伯努利滤波器不能有效跟踪多机动目标的问题,本文提出了一种新的多机动目标跟踪算法。该方法将势均衡多伯努利滤波器与"当前"统计自适应模型相结合,对目标的运动状态矩阵进行扩维,改变了目标状... 针对杂波环境下标准的势均衡多伯努利滤波器不能有效跟踪多机动目标的问题,本文提出了一种新的多机动目标跟踪算法。该方法将势均衡多伯努利滤波器与"当前"统计自适应模型相结合,对目标的运动状态矩阵进行扩维,改变了目标状态转移矩阵和过程噪声方差,增加控制矩阵,实现目标加速度的自适应调整,从而使新算法能够适应目标运动状态的变化。仿真结果表明,在机动条件下,新算法能有效地跟踪多机动目标,而且跟踪精度较高。 展开更多

关键词 势均衡多伯努利滤波器 机动目标 “当前”统计自适应模型 目标跟踪 概率假设密度滤波

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等式状态约束下的粒子滤波算法 被引量：3

10

作者 陈金广 李洁 高新波 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期596-601,共6页

针对具有等式状态约束的非线性高斯系统滤波问题,在粒子滤波过程中,通过投影方法将状态向量投影到状态约束子空间,利用拉格朗日乘子法求解修正后的状态向量。由于在粒子滤波算法中可以针对状态估计或者粒子集修正,因此,对应了两种能够... 针对具有等式状态约束的非线性高斯系统滤波问题,在粒子滤波过程中,通过投影方法将状态向量投影到状态约束子空间,利用拉格朗日乘子法求解修正后的状态向量。由于在粒子滤波算法中可以针对状态估计或者粒子集修正,因此,对应了两种能够处理等式状态约束的粒子滤波方法。新方法与常规粒子滤波算法相比滤波误差明显降低。仿真结果验证了新方法的有效性。 展开更多

关键词 非线性滤波 粒子滤波 投影方法 状态约束

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基于随机集理论的多目标跟踪研究进展 被引量：6

11

作者 陈金广 马丽丽 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2012年第10期15-20,共6页

基于随机有限集理论的多目标跟踪方法,能够避免数据关联步骤的困扰,能够较好地解决复杂环境中目标数目未知且随时间变化的多目标跟踪问题。本文分析基于数据关联和基于随机集理论的多目标跟踪方法,阐明基于随机集理论的多目标跟踪方法... 基于随机有限集理论的多目标跟踪方法,能够避免数据关联步骤的困扰,能够较好地解决复杂环境中目标数目未知且随时间变化的多目标跟踪问题。本文分析基于数据关联和基于随机集理论的多目标跟踪方法,阐明基于随机集理论的多目标跟踪方法的特点和优点,对目标状态提取、航迹关联、更准确的滤波算法,以及复杂条件下的PHDF算法等关键问题进行总结和评述,并指出该领域今后的研究热点。 展开更多

关键词 随机有限集 多目标跟踪 概率假设密度滤波 状态估计 粒子滤波

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多传感器量测噪声对航迹融合性能影响分析 被引量：2

12

作者 陈金广 马丽丽 陈亮 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2010年第7期123-125,129,共4页

针对多传感器量测噪声相关性和量测噪声方差比值对航迹融合性能有影响的问题,分别采用凸组合航迹融合、最优航迹融合和小航迹融合算法进行融合,对融合性能和单个传感器滤波性能进行分析对比。仿真实验表明:(1)当量测噪声相关系数趋向-1... 针对多传感器量测噪声相关性和量测噪声方差比值对航迹融合性能有影响的问题,分别采用凸组合航迹融合、最优航迹融合和小航迹融合算法进行融合,对融合性能和单个传感器滤波性能进行分析对比。仿真实验表明:(1)当量测噪声相关系数趋向-1时,融合性能良好;当量测噪声相关系数趋向1时,融合性能退化。(2)当量测噪声方差比值大致处于[0.1,10]时,融合性能良好;当量测噪声方差比值超出此范围时,融合性能退化。 展开更多

关键词 航迹融合 量测噪声 相关系数 目标跟踪 多传感器数据融合

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可提取衍生目标的带标签GM-PHD算法 被引量：1

13

作者 陈金广 赵甜甜 +1 位作者 马丽丽 徐步高 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期79-84,共6页

针对带标签的高斯混合概率假设密度滤波算法无法获取衍生目标的问题,提出一种可以提取衍生目标的带标签GM-PHD算法。首先,通过为高斯项加注标签的方式区别不同的目标,以辨别单个目标及其航迹。其次,在滤波过程中,对每一时刻得到的状态... 针对带标签的高斯混合概率假设密度滤波算法无法获取衍生目标的问题,提出一种可以提取衍生目标的带标签GM-PHD算法。首先,通过为高斯项加注标签的方式区别不同的目标,以辨别单个目标及其航迹。其次,在滤波过程中,对每一时刻得到的状态估计值与已形成的航迹标签进行匹配关联,实现航迹维持。最后,通过设置衍生阈值来判断状态估计中是否存在衍生目标以及可能产生的目标个数,为新生目标高斯项和可能的衍生目标高斯项重新分配标签,并创建新的航迹。仿真实验结果表明,与传统的带标签GM-PHD算法相比,在衍生目标存在的情况下,改进算法具有更好的跟踪性能。 展开更多

关键词 概率假设密度滤波 随机有限集 状态估计 衍生目标 带标签GM-PHD

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非高斯系统下卡尔曼滤波算法误差性能分析 被引量：3

14

作者 陈金广 马丽丽 《电光与控制》 北大核心 2010年第9期30-33,共4页

针对非高斯噪声对卡尔曼滤波误差性能存在影响的问题,通过计算不同分布之间信息距离的方法来度量噪声分布序列的非高斯程度。分别针对符合高斯分布、均匀分布、伽马分布、瑞利分布的随机噪声序列,在噪声均值和方差相同的条件下,采用卡... 针对非高斯噪声对卡尔曼滤波误差性能存在影响的问题,通过计算不同分布之间信息距离的方法来度量噪声分布序列的非高斯程度。分别针对符合高斯分布、均匀分布、伽马分布、瑞利分布的随机噪声序列,在噪声均值和方差相同的条件下,采用卡尔曼滤波算法进行仿真实验,考察其滤波结果的误差性能。实验结果表明：上述三种非高斯分布的非高斯程度不同;非高斯系统和高斯系统滤波结果的误差性能基本一致。 展开更多

关键词 卡尔曼滤波 信息距离 非高斯分布 非高斯度量

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基于高斯粒子滤波的机载GMTI雷达跟踪 被引量：3

15

作者 陈金广 马丽丽 《电光与控制》 北大核心 2010年第8期73-77,共5页

在使用机载雷达对地面目标进行跟踪过程中,常规粒子滤波算法时间复杂度高,误差性能改善幅度不明显。在状态向量服从高斯分布的条件下,将高斯粒子滤波算法应用到机载GMTI雷达非线性滤波过程中。该方法可以根据状态向量的二阶统计量抽取粒... 在使用机载雷达对地面目标进行跟踪过程中,常规粒子滤波算法时间复杂度高,误差性能改善幅度不明显。在状态向量服从高斯分布的条件下,将高斯粒子滤波算法应用到机载GMTI雷达非线性滤波过程中。该方法可以根据状态向量的二阶统计量抽取粒子,粒子权值不需要递推计算。相对于常规粒子滤波算法,降低了时间复杂度,并且能够在一定程度上提高误差性能。仿真结果证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 目标跟踪 地面移动目标指示跟踪 高斯粒子滤波 机载雷达

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粒子数自适应的粒子滤波算法 被引量：2

16

作者 陈金广 马丽丽 《西安工程大学学报》 CAS 2009年第6期109-114,共6页

针对粒子滤波算法时间复杂度高的问题,引入一种在滤波过程中粒子数可以根据过程噪声方差大小进行调整的自适应粒子滤波算法,即KLD-Sampling粒子滤波算法.该算法在保证一定滤波精度的前提下,可以有效地减少滤波过程中使用的粒子数,从而... 针对粒子滤波算法时间复杂度高的问题,引入一种在滤波过程中粒子数可以根据过程噪声方差大小进行调整的自适应粒子滤波算法,即KLD-Sampling粒子滤波算法.该算法在保证一定滤波精度的前提下,可以有效地减少滤波过程中使用的粒子数,从而减小滤波时间,提高滤波效率.此外,分析了该算法中距离阈值和小区域阈值的选取与参与滤波粒子数的关系及其对算法性能的影响.仿真实验对分析结果进行了验证. 展开更多

关键词 粒子滤波 目标跟踪 非线性滤波 自适应粒子滤波

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parfor模式在粒子概率假设密度滤波中的应用 被引量：2

17

作者 陈金广 马全海 《四川兵工学报》 CAS 2015年第12期75-79,共5页

P-PHD(Particle-Probability Hypothesis Density)是概率假设密度(PHD,Probability Hypothesis Density)的一种粒子实现方式,它不受系统模型的限制,可以适用于线型或者非线性系统。但是随着粒子数的增加,该算法所需要的时间复杂度不断... P-PHD(Particle-Probability Hypothesis Density)是概率假设密度(PHD,Probability Hypothesis Density)的一种粒子实现方式,它不受系统模型的限制,可以适用于线型或者非线性系统。但是随着粒子数的增加,该算法所需要的时间复杂度不断增大。为了提高P-PHD的执行效率,分析了P-PHD的执行结构,确定了其中满足并行执行的部分。通过引入parfor对该部分实施并行计算,降低了算法的运行时间。其主要步骤是运用Matlab自带的并行计算工具箱中的parfor模式,并行更新每个粒子的权值。仿真实验表明,parfor模式可以较好地应用到该算法中,减少了更新步骤的运行时间,且能够满足算法的封闭性。 展开更多

关键词 目标跟踪 时间复杂度 并行计算 概率假设密度滤波 状态估计

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融合文本信息的多模态深度自编码器推荐模型 被引量：3

18

作者 陈金广 徐心仪 范刚龙 《西安工程大学学报》 CAS 2021年第5期100-106,共7页

针对以评分信息做辅助推荐时数据稀疏和深层次语义信息无法学习的问题,提出了一种新的推荐模型。以隐式反馈评分矩阵作为深度自编码器的原始输入,通过编码解码操作,实现评分信息的特征学习;用户电影类型矩阵为模型嵌入层的输入,经过平... 针对以评分信息做辅助推荐时数据稀疏和深层次语义信息无法学习的问题,提出了一种新的推荐模型。以隐式反馈评分矩阵作为深度自编码器的原始输入,通过编码解码操作,实现评分信息的特征学习;用户电影类型矩阵为模型嵌入层的输入,经过平坦层和全连接层的操作,实现类型文本信息的特征学习;同时,使用BERT+BiLSTM结构对电影标题文本进行上下文信息的特征提取和特征学习。3种特征融合后,通过自编码器的处理得到预测评分。以Movielens 1M和Movielens 100k为数据集,平均绝对误差和均方误差为评价指标,SVD、PMF、PMMMF、SCC、RMbDn、Hern为对比模型。结果表明:本文模型在MAE上分别降低到0.0458和0.0460,在MSE上分别降低到0.0273和0.0390,优于对比算法,新的推荐模型性能提升效果较好。 展开更多

关键词 推荐算法 BERT BiLSTM 深度自编码器 文本信息

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基于对称KL距离的自适应粒子滤波算法

19

作者 陈金广 马丽丽 张新生 《西安工程大学学报》 CAS 2010年第3期315-319,共5页

针对粒子滤波算法中粒子数自适应的问题,提出了一种新的算法.将当前滤波时刻的粒子随机划分为粒子数相同的两个粒子群,并采用对称KL距离方法计算他们之间的信息距离,然后根据信息距离的大小决定增加或者减少下一时刻参与滤波的粒子数,... 针对粒子滤波算法中粒子数自适应的问题,提出了一种新的算法.将当前滤波时刻的粒子随机划分为粒子数相同的两个粒子群,并采用对称KL距离方法计算他们之间的信息距离,然后根据信息距离的大小决定增加或者减少下一时刻参与滤波的粒子数,从而实现了滤波过程中粒子数目的自适应.该方法在确保一定滤波精度的基础上,能够减少滤波过程中需要的粒子数,为降低粒子滤波算法的时间复杂度提供了新的途径.仿真结果表明了算法的有效性. 展开更多

关键词 粒子滤波 自适应滤波 信息距离 KL距离

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结合初值选取的最大似然估计被动定位算法(英文)

20

作者 陈金广 马丽丽 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期7-13,共7页

针对传统最大似然被动定位算法(MLE)在定位过程中需要设定初始位置的问题,提出了一种改进的MLE定位算法。首先采用最小二乘法计算目标初始位置。此外,为了适应量测误差,将其与传感器位置之间的差方根作为传感器测量误差的近似加权矩阵,... 针对传统最大似然被动定位算法(MLE)在定位过程中需要设定初始位置的问题,提出了一种改进的MLE定位算法。首先采用最小二乘法计算目标初始位置。此外,为了适应量测误差,将其与传感器位置之间的差方根作为传感器测量误差的近似加权矩阵,再使用加权最小二乘公式,估计新的目标位置。最后,将该估计值作为初始值,使用传统MLE算法获得最终定位结果。改进算法无需设定初始目标位置,运算过程不易发散,时间复杂度不高,取得的定位精度和传统MLE算法相同。仿真结果表明了改进算法的有效性。 展开更多

关键词 被动定位 目标定位 最大似然估计 数据融合

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