【摘 要】
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该文以国际上目前和今后关于多传感器目标检测与跟踪研究的中心为基本出发点,对其中几个关键问题进行了深入的理论研究,取得了一些突破性的进展.首先,指出了Thomopouls工作中
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该文以国际上目前和今后关于多传感器目标检测与跟踪研究的中心为基本出发点,对其中几个关键问题进行了深入的理论研究,取得了一些突破性的进展.首先,指出了Thomopouls工作中存在的问题,解决了K/N规则应用于多传感器目标检测时,如何确定K值以在满足一定的系统虚警率前提下尽可能提高系统检测率和在二者之间进行权衡的问题;接着,对相互作用多模型--概率数据关联算法、联合概率数据关联算法和多假设方法进行了全面、深入的研究,给出了各种互联概率以及协方差的计算,并严格地证明了联合概率数据关联算法是概率数据关联算法的自然推广;最后,在Manson和Okane工作的基础上,研究了多目标跟踪系统的性能评估,给出系统有效度、覆盖度以及错误互联概率的定义,通过引入测试论的数学方法建立了多目标跟系统的一般评价模型,Manson和Okane所建立的评价指标是该文一般评价模型的一个特例.
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