利用基于卡尔曼的平均位移估值器进行多目标探测

本文研究了利用由卡尔曼平均位移估值器所获得的位移估值中的异常物来探测前视红外（ＦＬＩＲ）场景中的多目标（获得回波）问题。由目标产生的初始位移估值与（多个被测目标）回波相关联，从而获得目标新的位置估值。为实现多目标跟踪，此过程对场景中的所有目标均可重复。本文还考查了位移估值期望值与迭代次数的函数关系以及位移误差协方差矩阵和卡尔曼增益矩阵与迭代次数的函数关系。