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571.
572.
在多目标多量测环境中,量测-航迹分配的知识一般不适于跟踪算法。在本文中,对量测-航迹分配问题,采用了严格的概率方法。不象在传统多假设跟踪(MHT)算法那样,把量测分配给航迹;相反地,使用由期望最大化(EM)方法导出的最大似然(ML)算法估计每次量测属于每个航迹的概率。这些量测-航迹的概率估计对于调用随机多假设跟踪(PMHT)算法的多目标跟踪器是固有的。PMHT算法在计算上是切实可行的,因为它既不要求量测-航迹分配的计算,也不要求修剪。 相似文献
573.
在多传感器融合中,航迹与航迹融合占有重要的地位。人们在这方面做了大量工作,丛氏等人[5-7]给出了任意通信模式下的最优融合公式。对于确定性来说,该公式是最优的,这里指的确定性是:过程噪声为零或使用全速率通信(即两传感器每接到一次新数据就通信一次)。但在实际操作中,因目标机动而不能完全忽略过程噪声;或者为节约通信宽带,传感器间不采用全速率通信。这两种情况下,系统都存在公共过程噪声,因此两传感器的量测不是条件(给定目标预先状态)独立的,所得融合公式[7]只是近似最优。文献[1]中也谈到这种情况,作者推导出了一个公式来计算不同传感器的两条航迹估计的协方差、基于[1]的结果,文献[2]考虑了两个传感器航迹估计的相关性,并得到一个融合公式来组合局部估计。遗憾的是,文献[2]中进行贝叶斯推导时,所做的假设并不符合实际。本文中,我们指明[2]中结果潜在的近似性,并证明该结果只在ML{最大似然}意义下最优。然后,我们提出一种性能评估方法来研究各种航迹与航迹融合方法的性能。其结果给出各种操作条件下不同融合方法的性能范围。 相似文献
574.
本文介绍了一种通过把不同传感器产生的航迹之间的互协方差结合在一起进行航迹对航迹融合的有效算法。若考虑跟踪同一目标的传感器之间的互相关,这个问题的解析解是很复杂的。根据某个积分推导出稳态的互协方差矩阵的显解。可以看出,这个积分的解包含着某矩阵的逆,其中的各个元素是每个跟踪器参数的函数。分析了这个矩阵的结构,得到了这个矩阵逆的有效解析解。对于相同传感器的数据融合,已证明,这个矩阵可简化为劳斯—霍尔维茨矩阵,它是在研究线性定态系统稳定性时提出的。通过考虑融合候选航迹之间互相关效果,本文还介绍了表明减少融合航迹协方差时的数字结果。 相似文献
575.
576.
浅海猎雷问题要比在深海对付锚雷困难得多。在海面和海底混响背景中来自小型水雷的弱信号代替了大型锚雷明显的回声信号,所以声呐技术的改进必须接受这种挑战。 相似文献
577.
578.
579.
战后年间,英国军事占国内生产总值(GDP)的比重所具有的特征是显而易见的:战后复原,朝鲜战争重新武装,缓慢下降列1979年,而在取代以前工党政府按实际军费增长承担北约3%义务的撒切尔夫人之 相似文献