資料介紹
目前,對于弱小目標(biāo)的檢測問題,典型的方法是檢測前跟蹤( track-before-detect,TBD) 技術(shù)[1]?,F(xiàn)有的 TBD 技術(shù)主要包括基于粒子濾波的方法[2,3]、基于 Hough 變換的方法[4,5]、基于動態(tài)規(guī)劃的方法[6~ 9]以及基于概率假設(shè)密度的方法[10] 等。其 中,基 于 動 態(tài) 規(guī) 劃 ( dynamic programming, DP) 的 TBD( DP-TBD) 算法是一種有效的弱小目標(biāo)跟蹤檢測方法。當(dāng)前的 DP-TBD 技術(shù)主要集中在單傳感器應(yīng)用,但是某些高速弱小目標(biāo)時敏性強,其會在較短時間內(nèi)發(fā)生嚴(yán)重的距離走動,使得基于單傳感器的 TBD 技術(shù)對其跟蹤檢測性能較差。而近年來,隨著通信能力的不斷發(fā)展,利用傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行警戒發(fā)現(xiàn)、融合跟蹤等領(lǐng)域的研究變得越來越重要[11]。文獻(xiàn)[12]提出一種聯(lián)合概率密度矩陣算法,利用概率網(wǎng)格處理不同精度異類多傳感器數(shù)據(jù),可有效解決收稿日期: 2015—11—20 多傳感器定位與數(shù)據(jù)融合問題。
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