《不完全量测下目标跟踪系统的容许量测噪声》PDF+DOC

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2. 《目标跟踪系统容许量测噪声问题》PDF+DOC 在实际工程应用中，多传感器目标系统中常常出现随机的全部或部分测量丢失现象，这时递推误差协方差阵(ECM)是一个随机过程；针对多传感器通道探测概率小于1的不完全量测，给出了估计误差协方差系统统计意义下稳定性的条件和稳态Kalman滤波的线性矩阵不等式(LMI)计算法。并分析了不完全量测下稳态滤波方差与......
3. 《不完全量测下估计误差协方差与传感器精度上-下确界的关系》PDF+DOC 在不完全量测下估计系统状态时，状态的稳态误差协方差与各个传感器精度指标有关.今提出一种新算法.可以根据估计误差协方差确定出传感器精度的上-下确界.算法根据稳态卡尔曼滤波的估计误差协方差表达式，推出传感器探测概率以及量测噪声方差指标的容差，并结合线性矩阵不等式求出传感器量测噪声方差的上-下界.根据这些......
4. 《误差协方差约束下的传感器噪声估计算法》PDF+DOC 该文针对具有误差协方差约束下噪声确界算法为研究背景，阐述了协方差约束下容许噪声发展过程和现状，介绍了卡尔曼滤波噪声的确界算法，在此基础上重点陈述了不完全量测下噪声确界办法。提出不完全量测下传感器精度容许噪声的确界算法，在给定协方差的条件下，利用凸优化问题求解最优值问题的求解方法，在LMI工具箱中求解......
5. 《基于多传感器不完全量测下的机动目标跟踪算法》PDF+DOC 针对传感器探测概率小于1的不完全量测情况下的非机动目标跟踪问题，提出一种基于多传感器不完全量测下的扩展Kalman滤波算法。首先，利用残差检测的野值剔除方法，确定目标状态估计过程中传感器是否接收到正确的量测数据；其次，基于每个传感器的量测数据，在不完全量测下采用改进的扩展卡尔曼滤波算法分别对目标运动......
6. 《一种转换多普勒量测的卡尔曼滤波方法》PDF+DOC 在分布式多传感器多目标跟踪系统中，一般只利用传感器的距离及多普勒观测信息来建立滤波模型。此种滤波模型的建立往往依赖于匀加速经验模型，但是在使用单一雷达传感器建立目标跟踪的局部航迹信息时这种匀加速模型就极为粗糙，精确度会和理想中差距较大。所以论文提出了一种转换多普勒量测卡尔曼滤波方法。该方法的主要思想......
7. 《信息融合理论研究进展:基于变分贝叶斯的联合优化》PDF+DOC 通过梳理近年信息融合理论的发展，分析了复杂目标跟踪系统中存在的非线性、多模式、深耦合、网络化、高维数和未知扰动输入等问题，指出现阶段目标跟踪系统中联合优化的必要性.继而，讨论了解决联合优化问题的主要方法，包括联合检测与估计，联合聚类与估计，联合关联与估计及联合决策与估计等.同时，着重介绍了变分贝叶斯......
8. 《基于证据理论的数据关联算法》PDF+DOC 数据关联技术是多传感器目标跟踪系统中最核心而且也是最重要的部分。由于缺乏跟踪环境的先验知识以及受传感器自身性能的制约，整个量测过程不可避免地引入量测误差，密集环境中的目标跟踪比较困难。针对这个问题，提出的新算法利用概率数据关联方法进行密集杂波环境下的数据关联，结合证据理论的思想对多传感器量测信息进行......
9. 《雷达组网多目标跟踪系统的设计与实现》PDF+DOC 雷达组网多目标跟踪系统采用加权最小二乘估计估计目标的初始状态，其数据关联采用最近邻算法，假设观测误差为高斯噪声且各个传感器之间相互独立，先计算量测点与系统航迹的标准化距离，再判断某个量测是否与某个航迹相关联，选择标准距离最小的系统航迹与量测点配对，用此量测点对系统航迹进行更新。系统跟踪滤波则采用加权......
10. 《有色量测噪声情况下的多传感器目标跟踪融合算法》PDF+DOC 目前已有的目标跟踪融合估计算法都是基于Kalman滤波的，而卡尔曼滤波估计算法要求系统过程噪声和量测噪声均为白色噪声；而实际的跟踪系统中量测噪声往往是有色噪声。针对上述问题，利用线性组合当前量测与下一时刻量测的量测扩增法，研究了有色量测噪声情况下的集中式、分布式多传感器目标跟踪融合算法；并对新的融合......