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相关量测噪声情况下多传感器集中式融合跟踪
被引量：
14
1
作者
段战胜
韩崇昭
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2005年第7期1160-1163,共4页
在实际的多传感器融合目标跟踪中,各传感器之间的量测噪声往往是相关的。对于量测噪声相关的多传感器量测,利用Cholesky分解和单位下三角阵的求逆方法,将其转化为量测噪声互不相关的等价的多传感器伪量测,然后基于Kalman滤波,提出了一...
在实际的多传感器融合目标跟踪中,各传感器之间的量测噪声往往是相关的。对于量测噪声相关的多传感器量测,利用Cholesky分解和单位下三角阵的求逆方法,将其转化为量测噪声互不相关的等价的多传感器伪量测,然后基于Kalman滤波,提出了一种解决量测噪声相关情况下多传感器融合目标跟踪问题的新算法。与已有的和直接利用原始传感器量测的集中式融合算法相比,三者在计算精度上完全等价,但新算法的计算复杂度却大大降低。数值仿真实验进一步验证了新算法的有效性。
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关键词
数据融合
目标跟踪
相关量测噪声
CHOLESKY分解
单位下三角阵
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职称材料
题名
相关量测噪声情况下多传感器集中式融合跟踪
被引量：
14
1
作者
段战胜
韩崇昭
机构
西安交通大学综合自动化研究所
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2005年第7期1160-1163,共4页
基金
国家重点基础研究发展规划(973)项目资助课题(2001CB309403)
文摘
在实际的多传感器融合目标跟踪中,各传感器之间的量测噪声往往是相关的。对于量测噪声相关的多传感器量测,利用Cholesky分解和单位下三角阵的求逆方法,将其转化为量测噪声互不相关的等价的多传感器伪量测,然后基于Kalman滤波,提出了一种解决量测噪声相关情况下多传感器融合目标跟踪问题的新算法。与已有的和直接利用原始传感器量测的集中式融合算法相比,三者在计算精度上完全等价,但新算法的计算复杂度却大大降低。数值仿真实验进一步验证了新算法的有效性。
关键词
数据融合
目标跟踪
相关量测噪声
CHOLESKY分解
单位下三角阵
Keywords
data fusion
target tracking
correlated measurement noise
Cholesky factorization
unit lower triangular matrix
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
相关量测噪声情况下多传感器集中式融合跟踪
段战胜
韩崇昭
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2005
14
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