一种转换多普勒量测的卡尔曼滤波方法

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在分布式多传感器多目标跟踪系统中,一般只利用传感器的距离及多普勒观测信息来建立滤波模型。此种滤波模型的建立往往依赖于匀加速经验模型,但是在使用单一雷达传感器建立目标跟踪的局部航迹信息时这种匀加速模型就极为粗糙,精确度会和理想中差距较大。所以论文提出了一种转换多普勒量测卡尔曼滤波方法。该方法的主要思想是利用单雷达的测量信息建立传感器对目标的伪状态向量进行滤波和估计从而建立目标的局部航迹,利用多传感器建立的局部航迹进行关联处理并剔除干扰杂波从而可以得到较为精确的目标航迹信息。这种方法在状态向量滤波过程中可以代
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