資料介紹
目前,對于弱小目標的檢測問題,典型的方法是檢測前跟蹤( track-before-detect,TBD) 技術[1]。現有的 TBD 技術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]、基于動態規劃的方法[6~ 9]以及基于概率假設密度的方法[10] 等。其 中,基 于 動 態 規 劃 ( dynamic programming, DP) 的 TBD( DP-TBD) 算法是一種有效的弱小目標跟蹤檢測方法。當前的 DP-TBD 技術主要集中在單傳感器應用,但是某些高速弱小目標時敏性強,其會在較短時間內發生嚴重的距離走動,使得基于單傳感器的 TBD 技術對其跟蹤檢測性能較差。而近年來,隨著通信能力的不斷發展,利用傳感器網絡進行警戒發現、融合跟蹤等領域的研究變得越來越重要[11]。文獻[12]提出一種聯合概率密度矩陣算法,利用概率網格處理不同精度異類多傳感器數據,可有效解決收稿日期: 2015—11—20 多傳感器定位與數據融合問題。
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