【摘 要】
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不完全量测下残差检测算法的设计是光电跟踪滤波器设计的关键,算法的正确检测概率直接影响到跟踪滤波器的估计性能.为了进一步提升传统残差检测算法的正确检测概率,提出了一
【机 构】
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63961部队,北京理工大学自动化学院
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不完全量测下残差检测算法的设计是光电跟踪滤波器设计的关键,算法的正确检测概率直接影响到跟踪滤波器的估计性能.为了进一步提升传统残差检测算法的正确检测概率,提出了一种基于后验置信度的残差检测算法.其主要思想是在传统残差检测算法的基础上首先增加一个检测门限,对处于两个门限之间的残差,利用模糊隶属度函数方法进行模糊化,得到残差的似然概率,进而结合跟踪系统的先验探测信息,计算出探测数据的后验置信度,并根据计算结果对跟踪系统的数据探测情况进行判定.进一步,基于后验置信度残差检测算法,在不完全量测下设计了基于无偏转换量测的光电跟踪滤波器,并给出了跟踪系统统计意义下的Cramer-Rao下界(CRLB).Monte-Carlo仿真表明:基于后验置信度残差检测的光电跟踪滤波器,与基于传统残差检测的光电跟踪滤波器相比,估计性能有了进一步提升,特别是当跟踪系统探测概率较低时,估计性能提升更加显著,并且估计误差均方差(RMSE)已逼近跟踪系统统计意义下的CRLB.
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