《基于信息散度的多无源传感器数据关联》PDF+DOC

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2. 《多无源传感器去相关数据关联算法》PDF+DOC 对基于多维分配模型的多无源传感器(Multi-passive-sensor system，MPSS)多目标数据关联算法进行了归纳分析，指出该模型不仅忽略了极大似然估计所引入的随机误差，而且未充分考虑量测与伪量测之间的相关性.继而建立了一种去相关修正数据关联模型，并提出利用无迹变换计算二者之间的互协方......
3. 《基于位置估计不确定性的被动传感器数据关联算法》PDF+DOC 针对当前多无源传感器数据关联算法构造关联代价时，未考虑位置估计不确定性所引入的误差，提出一种基于位置估计不确定性的被动传感器数据关联算法；首先通过量测与伪量测概率密度函数之间的瑞利熵构建关联代价函数，以准确描述两个相似的概率密度函数之间差异，然后通过具体实验测试本文算法的有效性和优越性；实验结果表明......
4. 《基于瑞利熵的多无源传感器数据关联》PDF+DOC 多维分配模型在构造关联代价函数时，直接利用极大似然估计值代替目标的真实位置信息，未考虑极大似然估计所引入的随机误差。针对此问题，提出一种基于瑞利熵的多无源传感器数据关联算法。该算法利用瑞利熵度量量测后验概率密度函数与伪量测概率密度函数之间的差异，构造关联代价函数。仿真实验结果表明：该算法有效地提高了......
5. 《基于信息熵的多无源传感器数据关联》PDF+DOC 针对多维分配模型在构造关联代价函数时，直接利用极大似然估计值代替目标的真实位置信息，未考虑极大似然估计所引入的随机误差问题，提出一种基于信息熵的多无源传感器数据关联算法。考虑到量测后验概率密度函数与伪量测概率密度函数之间的差异性，分别利用相对熵和Renyi熵量化该差异构造关联代价函数以增强模型的完备......
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7. 《多红外传感器融合系统数据关联算法》PDF+DOC 针对传统多红外传感器多目标多维分配数据关联模型在构造关联代价时未充分考虑位置估计不确定性所引入的随机误差问题，提出了一种可精确到二阶的高精度关联代价构造方法。取非线性量测函数泰勒展开式的前二阶项，将最小二乘估计的均值和方差信息代入得到伪量测信息的均值和方差，继而将伪量测与真实量测信息的统计距离作为最......
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