【摘 要】
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针对目标跟踪时传感器系统资源有限问题,提出一种传感器组合自适应选择算法。从接收回波信号模型出发,建立基于扩展卡尔曼滤波的信息融合模型;通过设置期望协方差得到对应的
【机 构】
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江苏科技大学电子与信息学院,华中科技大学电子信息与通信学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目（61401179）,江苏省属高校自然科学基金项目（14KJB510009）
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针对目标跟踪时传感器系统资源有限问题,提出一种传感器组合自适应选择算法。从接收回波信号模型出发,建立基于扩展卡尔曼滤波的信息融合模型;通过设置期望协方差得到对应的期望信息增益,将各传感器的信息增益与期望信息增益进行比较;依次选择最优（即最接近期望信息增益）传感器组合对目标进行跟踪,直至满足跟踪精度要求。仿真结果表明,与现有的多传感器融合算法相比,所提算法能够自适应选择最优跟踪传感器,提高跟踪精度,节省系统资源。
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