【摘 要】
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针对现有异类传感器数据关联算法在构造关联代价时未充分考虑最大似然估计引入误差的问题,提出了一种修正代价函数的异类传感器数据关联算法。基于主、被动传感器各自的优势
【机 构】
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空军工程大学信息与导航学院,中国航天科工集团第四研究院红峰控制公司,中国人民解放军91206部队
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针对现有异类传感器数据关联算法在构造关联代价时未充分考虑最大似然估计引入误差的问题,提出了一种修正代价函数的异类传感器数据关联算法。基于主、被动传感器各自的优势信息构造观测矩阵,得到目标的位置估计,继而根据异类传感器融合系统的观测模型得到伪量测信息,并利用一阶泰勒展开近似推出伪量测的方差信息,再用其对关联代价函数进行修正,改进后的代价函数能更加准确地描述量测之间的关系。仿真结果表明,修正后的关联代价函数能更精确地反映数据关联的可能性程度,所提算法可获得更好的关联正确率。
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