资料介绍
目前,对于弱小目标的检测问题,典型的方法是检测前跟踪( track-before-detect,TBD) 技术[1]。现有的 TBD 技术主要包括基于粒子滤波的方法[2,3]、基于 Hough 变换的方法[4,5]、基于动态规划的方法[6~ 9]以及基于概率假设密度的方法[10] 等。其 中,基 于 动 态 规 划 ( dynamic programming, DP) 的 TBD( DP-TBD) 算法是一种有效的弱小目标跟踪检测方法。当前的 DP-TBD 技术主要集中在单传感器应用,但是某些高速弱小目标时敏性强,其会在较短时间内发生严重的距离走动,使得基于单传感器的 TBD 技术对其跟踪检测性能较差。而近年来,随着通信能力的不断发展,利用传感器网络进行警戒发现、融合跟踪等领域的研究变得越来越重要[11]。文献[12]提出一种联合概率密度矩阵算法,利用概率网格处理不同精度异类多传感器数据,可有效解决收稿日期: 2015—11—20 多传感器定位与数据融合问题。
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