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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明提出了一种基于信息几何学的分布式雷达目标跟踪方法，通过融合来自多部雷达的信息来提高目标跟踪的精度和稳定性。该方法包括如下步骤：对于不同雷达估计误差之间的相关性问题，采用了一种基于容积卡尔曼滤波cubatureKalmanfilter,CKF算法的交互式多模型interactivemulti‑model，IMM滤波方法来完成单个雷达传感器目标跟踪的局部估计；在高斯假设下提出一种测地投影geodesicprojection,GP融合算法，将目标跟踪的分布式数据融合问题转换到信息几何的框架下，完成局部估计后的全局融合。本发明保证了分布式传感器中的数据融合估计方法的有效性，并利用仿真验证了算法性能。
主权项：1.一种基于信息几何学的分布式雷达目标跟踪方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤一、基于交互式多模型IMM算法建立目标运动模型和量测模型，初始化k-1时刻的每个运动模型的最优状态和协方差矩阵；步骤二、基于初始化得到的各模型目标的状态估计和协方差矩阵,采用容积卡尔曼滤波CKF算法进行预测和更新，得到各运动模型更新后的目标状态，卡尔曼增益和协方差矩阵；步骤三、根据容积卡尔曼滤波之后更新的结果，计算各个运动模型的似然函数，更新置信度，输出交互后的单个雷达的状态估计和协方差；步骤四、将数据融合问题放置在信息几何的框架中，基于信息几何的测地线投影GP融合算法处理单个雷达局部估计值之间未知的相关性，对数据融合后的分布式雷达目标进行跟踪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于信息几何学的分布式雷达目标跟踪方法
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