本文選題：目標(biāo)跟蹤系統(tǒng) + 無序量測(cè)��； 參考：《電光與控制》2017年05期

【摘要】：在目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中,因通信延遲會(huì)出現(xiàn)傳感器量測(cè)無序到達(dá)融合中心的現(xiàn)象,從而產(chǎn)生無序量測(cè)問題。而在系統(tǒng)實(shí)際工作過程中,面臨的常常是多個(gè)無序量測(cè)問題。針對(duì)此問題,對(duì)其常見情形進(jìn)行分類,在前向預(yù)測(cè)框架內(nèi)提出了Dl算法。該算法對(duì)無序量測(cè)融合周期內(nèi)各時(shí)刻狀態(tài)估計(jì)與協(xié)方差矩陣進(jìn)行更新,可處理任意步延遲無序量測(cè)。此外,針對(duì)其中單個(gè)無序量測(cè),推導(dǎo)出融入等價(jià)量測(cè)的信息濾波器,無需求狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的逆,且不依賴過程噪聲離散化模型。仿真結(jié)果驗(yàn)證了算法的精確性與有效性。
[Abstract]:In the target tracking system, because of the communication delay, the sensor measurement will arrive at the fusion center out of order, which leads to the disorder measurement problem. In the actual working process of the system, it is often faced with multiple disordered measurement problems. In order to solve this problem, this paper classifies the common cases and puts forward the D1 algorithm in the framework of forward prediction. The algorithm updates the state estimation and covariance matrix at each time during the fusion period of unordered measurements, and can deal with any step delay disorder measurement. In addition, for a single unordered measurement, an information filter incorporating equivalent measurements is derived, the inverse of the demandless state transition matrix is derived, and the discretization model is independent of process noise. Simulation results verify the accuracy and effectiveness of the algorithm.
【作者單位】： 軍械工程學(xué)院信息工程系;
【分類號(hào)】：TN713

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本文編號(hào)：2110771