作者:路标 单位:中国计算机自动测量与控制技术协会 出版:《计算机测量与控制》2015年第07期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJZCK2015070640 DOC编号:DOCJZCK2015070649 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于距离加权最小二乘的量测数据关联》PDF+DOC2011年第11期 田野,姬红兵,欧阳成 《基于角度余切值的多被动传感器数据关联》PDF+DOC2010年第10期 田野,姬红兵,欧阳成 《基于瑞利熵的多无源传感器数据关联》PDF+DOC2015年第05期 曹乐,王朝英,孔云波,鹿传国 《一种改进的基于模糊聚类分析的数据关联算法》PDF+DOC2008年第01期 涂拥军,黄高明,李敬辉 《基于代价函数修正的异类传感器数据关联算法》PDF+DOC2013年第09期 惠军华,王朝英,鹿传国,王莹凯,陈国升 《基于信息熵的多无源传感器数据关联》PDF+DOC2015年第11期 曹乐,王朝英,孔云波,刘玉军,鹿传国 《多被动传感器系统四时差量测数据关联算法》PDF+DOC2009年第03期 周莉,李洪波,杨秀珍,何友 《被动传感器系统模糊-概率双加权数据关联新算法》PDF+DOC2006年第10期 李良群,姬红兵,刘进忙 《被动传感器组网模糊综合贴近度的数据关联算法》PDF+DOC2014年第09期 李雪,李鹏飞,田金文,黄敬雄 《多无源传感器去相关数据关联算法》PDF+DOC2014年第03期 鹿传国,冯新喜,孔云波,张迪
  • 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,相对于当前经典的数据关联算法,文章算法提高了数据关联的正确率和速度,具有更高的实际应用价值。

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