【摘 要】
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针对异质传感器数据融合能够实现信息互补,改善目标跟踪精度,提出了一种多异质传感器在变采样率下的异步量测融合算法,即首先将多传感器数据组合成类似于单传感器数据的异步
【机 构】
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空军雷达学院研究生管理大队,空军雷达学院信息与指挥自动化系,中电集团第十四研究所,解放军通信指挥学院通信与指挥系统教研室
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针对异质传感器数据融合能够实现信息互补,改善目标跟踪精度,提出了一种多异质传感器在变采样率下的异步量测融合算法,即首先将多传感器数据组合成类似于单传感器数据的异步数据处理方法,进行点迹合成,再将合成后的虚拟量测对当前时刻的目标状态进行更新.变采样率跟踪是基于网络或栅格多传感器异步融合跟踪的基础,通过引入时戳的概念给出了基于UKF（Unscented Kalman Filter）的具体融合算法,最后通过仿真验证了该算法的有效性。
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