基于多传感器的航迹自动判别算法
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Auto-Identify Tracking Algorithm Based on Multi-Sensor
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    摘要:

    为解决多传感器系统在目标跟踪时由于某个传感器不能正常工作而影响目标航迹精度的问题,采用基于最小二乘曲线拟合和kalman一步预测的判别算法,自动识别暂时失效的传感器并抛弃其受到污染的数据,以提高系统输出数据的精确性和整个系统的健壮性。并采用交互多模型(Interacting multiple model,IMM)进行仿真实验。实验结果表明,该算法实现简单,且有良好的效果。具有很好的工程应用前景。

    Abstract:

    A certain sensor error in multi-sensor target tracking may influence the target track precision. In order to solve this problem, adopt least squares curve fitting and kalman one-step prediction, sensor which temporarily without auto-identity function will not use the polluted data to make the output data more precocious and system stronger. Then, adopt interacting multiple model (IMM) to carry out simulation test. The test result shows that the algorithm is simple, efficient and with good prospect of engineering application.

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王钤,张云龙,王伟,严发宝.基于多传感器的航迹自动判别算法[J].,2010,29(05):77-80.

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  • 收稿日期:2010-06-29
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