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数据融合的精确极大似然配准算法 总被引:2,自引:0,他引:2
数据融合是一个对来自多源的数据和信息进行互联、相关、组合处理以求得精确位置和识别估计的过程。本文考虑其中的配准问题,它是数据融合系统求得精确估计和修正系统误差所必需的预先处理。文中介绍了配准的精确极大似然算法(EML)。该算法通过两步递归最优化方法来实现,并采用改进的高斯—牛顿法来确保算法的快速收敛性。文中研究了该算法的统计性能,其中包括对一致性和有效性的讨论。我们特别地推导并给出了渐近协方差和克拉默—劳边界(CRB)的显式。最后,用仿真和实际的多雷达数据来评估该算法的性能。 相似文献
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阐述了多个雷达数据空间配准几何坐标转换算法,建立目标运动和测量模型,在此基础上利用最小二乘法对多雷达异步测量数据进行时间配准,最后研究了在时空数据配准处理后基于扩展卡尔曼滤波的状态估计和误差估计,并进行了仿真验证,对网络化作战传感器网络建设有参考意义. 相似文献
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