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针对“当前”统计模型中加速度极限值的预先设定问题，提出了一种基于位移预测协方差的改进机动目标跟踪算法。采用扩展卡尔曼滤波实现异质传感器融合。该算法避免了加速度极限值的预先设定对状态估计的不利影响，仿真结果表明，该算法提高了机动目标的跟踪精度。
基于改进自适应滤波的异质传感器融合方法
【摘 要】
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针对“当前”统计模型中加速度极限值的预先设定问题，提出了一种基于位移预测协方差的改进机动目标跟踪算法。采用扩展卡尔曼滤波实现异质传感器融合。该算法避免了加速度极限
【机 构】
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河南大学计算机与信息工程学院
【出 处】
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自动化仪表
【发表日期】
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2007年2期
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