【摘 要】
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针对超高速、超强机动等特定目标的探测和跟踪问题,雷达等传统传感器的量测值少,难于获得有效的探测跟踪,还需要人工情报、专家库信息等异类信息,对于这些信息的配准融合处理
【机 构】
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中国工程物理研究院电子工程研究所,中国工程物理研究院应用电子学研究所
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针对超高速、超强机动等特定目标的探测和跟踪问题,雷达等传统传感器的量测值少,难于获得有效的探测跟踪,还需要人工情报、专家库信息等异类信息,对于这些信息的配准融合处理尚无有效方法.基于有限集合统计学（FISST）理论,在对几种异类信息进行统一表示并给出相应的滤波处理方法基础上,提出了焦点目标的匹配概率（匹配度）作为异类信息配准指标,并采用卡尔曼证据滤波方法进行计算.最后给出了仿真实例,验证了方法的有效性和可行性.
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