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基于极大似然的联合多传感器配准与融合
1
作者
周学平
谢依妨
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2024年第1期31-35,共5页
传感器配准和多源融合是多传感器多目标跟踪系统中面临的两个重要问题。多传感器融合的精度一定程度上与传感器固有系统误差相关,为提高融合精度,需要进行多传感器配准。在多传感器多目标跟踪场景下,文中根据传感器量测噪声特性,通过公...
传感器配准和多源融合是多传感器多目标跟踪系统中面临的两个重要问题。多传感器融合的精度一定程度上与传感器固有系统误差相关,为提高融合精度,需要进行多传感器配准。在多传感器多目标跟踪场景下,文中根据传感器量测噪声特性,通过公式推导实现了一种基于极大似然的联合多传感器配准与融合算法。该算法可同时在采样时刻间对传感器系统偏差和目标融合位置进行估计,并对传感器系统误差进行时间递推。仿真结果表明,文中算法具有较高的估计精度,可同时解决多传感器的配准与融合问题。
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关键词
极大似然
多源融合
传感器配准
多目标跟踪
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职称材料
题名
基于极大似然的联合多传感器配准与融合
1
作者
周学平
谢依妨
机构
中国电子
科技
集团公司第二十八研究所
广西贵港市港北区科技局
出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2024年第1期31-35,共5页
文摘
传感器配准和多源融合是多传感器多目标跟踪系统中面临的两个重要问题。多传感器融合的精度一定程度上与传感器固有系统误差相关,为提高融合精度,需要进行多传感器配准。在多传感器多目标跟踪场景下,文中根据传感器量测噪声特性,通过公式推导实现了一种基于极大似然的联合多传感器配准与融合算法。该算法可同时在采样时刻间对传感器系统偏差和目标融合位置进行估计,并对传感器系统误差进行时间递推。仿真结果表明,文中算法具有较高的估计精度,可同时解决多传感器的配准与融合问题。
关键词
极大似然
多源融合
传感器配准
多目标跟踪
Keywords
maximum likelihood
multi-source fusion
sensor registration
multi-target tracking
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
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作者
出处
发文年
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1
基于极大似然的联合多传感器配准与融合
周学平
谢依妨
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2024
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