【摘 要】
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针对拓扑序列航迹相关法为适应较大系统误差而计算量过大的问题,首先证明了存在系统误差时,不同传感器的拓扑序列满足近似线性变换关系,然后引入空间点集的奇异值分解（SVD）匹配
【机 构】
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解放军理工大学通信工程学院,中国人民解放军73683部队,解放军理工大学理学院
【基金项目】
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国家863计划高技术资助项目（2008AA01Z216）, 国家973资助项目（2009CB3020402）
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针对拓扑序列航迹相关法为适应较大系统误差而计算量过大的问题,首先证明了存在系统误差时,不同传感器的拓扑序列满足近似线性变换关系,然后引入空间点集的奇异值分解（SVD）匹配算法对拓扑序列进行直接计算,通过检验得到的线性变换参数来判定航迹的相关性.SVD算法是一种高效的航迹相关算法,尤其适用于远距离目标的拓扑序列近似.通过仿真,验证了SVD算法的有效性,不但计算时间降低了90%以上,而且避免了拓扑序列法在进行角度和径向距离步进匹配时步长选择的难题,提高了航迹的相关成功率.
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