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误差配准是多传感器信息融合的基础。为解决机载多平台多传感器的误差配准问题,研究并提出了一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的联合扩维误差配准算法。在算法实现中,首先采用状态矢量维数扩展方法建立非线性滤波框架下的系统误差配准模型,其次根据误差配准模型对各传感器的测量系统误差及各平台的姿态角系统误差进行估计,最后通过CKF滤波实现对状态预测值的修正,改善系统误差对滤波精度的影响。仿真结果表明,所提出的算法能够有效融合利用多传感器的测量信息,实现对多传感器系统误差及目标状态的实时联合精确估计。 相似文献
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由于海上低空突防编队目标存在低检测和高机动的特点,采用传统跟踪算法对编队内目标逐个跟踪存在航迹连续性差、关联混乱等问题。针对上述问题,基于对编队群整体跟踪的思想,将交互式多模型(IMM)与Bayesian算法相结合,采用IMM-Bayesian算法完成典型机动场景下(拐弯、合并、分裂)海上低空编队群目标整体的跟踪,同时利用随机矩阵作为群的扩展状态完成对群形状信息的估计。其中,对海上低空突防编队群目标运动过程中出现的分裂与合并现象,在IMM-Bayesian算法的基础上采用最近邻分类的思想对其进行有效跟踪。仿真结果表明了算法的有效性。 相似文献
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