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摘要：本发明公开了基于改进椭圆度量的多传感器多扩展目标跟踪方法及设备，本发明利用Log‑Cholesky距离对算术平均融合算法中的关联不同传感器下同一伯努利分量步骤进行改进，不仅能够提供稳定的质心距离度量，还能够捕捉不同扩展目标外形矩阵的微小差异，实现了对不同传感器下同一扩展目标后验密度的有效关联；同时，本发明在局部传感器滤波阶段，通过补偿邻近区域内丢失目标对应的伯努利分量，有效解决了因量测分布紧密被划分到同一子集导致的目标漏检问题。
主权项：1.基于改进椭圆度量的多传感器多扩展目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、获取多个传感器的椭圆扩展目标，采用GGIW-PMBM算法对所述椭圆扩展目标进行预测和更新，得到多个传感器的后验密度信息；步骤S2、采用分布式泛洪算法对多个传感器的后验密度信息进行迭代更新，并对迭代更新后的后验密度信息进行融合完成泛洪通信；步骤S3、在完成泛洪通信后，利用Log-Cholesky度量关联同一椭圆扩展目标的伯努利分量，形成关联的伯努利子集；步骤S4、对关联的伯努利子集的进行融合，得到融合椭圆扩展目标，对所述融合椭圆扩展目标进行状态提取，并返回状态估计值。
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百度查询： 四川大学 基于改进椭圆度量的多传感器多扩展目标跟踪方法及设备
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