【摘 要】
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在实际的多传感器融合目标跟踪中,各传感器之间的量测噪声往往是相关的.对于量测噪声相关的多传感器量测,利用Cholesky分解和单位下三角阵的求逆方法,将其转化为量测噪声互不
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)
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在实际的多传感器融合目标跟踪中,各传感器之间的量测噪声往往是相关的.对于量测噪声相关的多传感器量测,利用Cholesky分解和单位下三角阵的求逆方法,将其转化为量测噪声互不相关的等价的多传感器伪量测,然后基于Kalman滤波,提出了一种解决量测噪声相关情况下多传感器融合目标跟踪问题的新算法.与已有的和直接利用原始传感器量测的集中式融合算法相比,三者在计算精度上完全等价,但新算法的计算复杂度却大大降低.数值仿真实验进一步验证了新算法的有效性.
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