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摘要:
利用Bayes规则和Kalman滤波方程中的协方差预测和更新阵,可以求出目标检测与跟踪过程中一次量测所产生的信息增量,并由此给出了一种基于信息增量最大化的传感器管理算法. 仿真结果表明:该算法在保证一定跟踪精度的前提下,能最大限度的发现并跟踪新目标.
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文献信息
篇名 一种用于检测与跟踪的传感器管理算法
来源期刊 河南大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 信息增量 传感器管理 检测与跟踪
年,卷(期) 2001,(2) 所属期刊栏目 数学
研究方向 页码范围 27-30
页数 4页 分类号 TP391
字数 2120字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-4978.2001.02.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵志国 洛阳师范学院物理系 33 117 6.0 10.0
2 刘先省 河南大学计算机科学学院 79 938 16.0 28.0
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研究主题发展历程
节点文献
信息增量
传感器管理
检测与跟踪
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
河南大学学报(自然科学版)
双月刊
1003-4978
41-1100/N
大16开
河南省开封市明伦街85号
36-27
1934
chi
出版文献量(篇)
2535
总下载数(次)
17
总被引数(次)
14463
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
河南省教委自然科学基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:
学科类型:
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