【摘 要】
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在现实目标跟踪问题中,传感器采集的测量值,比如系统缺陷,可能存在一定程度偏差。为正确估计目标的运动轨迹,测量值偏差的识别与估计将成为首要任务。首先,提出两种状态空间模型,分别把测量值偏差视为随机变量和常数。其次,假设测量值样本数足够大,基于最大期望算法,利用扩展卡尔曼滤波和平滑,针对两种模型提出不同的循环迭代偏差估计过程。最后,分析这两种估计过程的全局收敛结果,揭示其内在联系。结果表明,第二种估计
【出 处】
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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
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在现实目标跟踪问题中,传感器采集的测量值,比如系统缺陷,可能存在一定程度偏差。为正确估计目标的运动轨迹,测量值偏差的识别与估计将成为首要任务。首先,提出两种状态空间模型,分别把测量值偏差视为随机变量和常数。其次,假设测量值样本数足够大,基于最大期望算法,利用扩展卡尔曼滤波和平滑,针对两种模型提出不同的循环迭代偏差估计过程。最后,分析这两种估计过程的全局收敛结果,揭示其内在联系。结果表明,第二种估计过程比第一种估计过程更简单准确,并且收敛速度更快。批量处理测量值样本后,可同时获得目标运动轨迹和测量值偏
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