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摘要:
在数据融合系统中,传感器自身系统误差造成其上报融合中心的目标位置状态出现系统性偏差,若得不到有效估计与补偿,融合系统难以实现预期的性能优势.然而,基于目标关联配对关系而构造的超定方程组是系统误差估计的出发点.复杂环境下,受随机噪声、系统误差、虚警、漏报等因素的干扰,数据关联模块的输出结果常常包含错误关联.针对非理想关联下多传感器系统误差的稳健估计问题,该文提出基于最小截平方的系统误差稳健估计方法,并进一步提出剔除异常方程的重加权最小二乘方法.与最小二乘及最小中值平方相比,所提方法在保证估计器稳健性能的前提下,降低了估计结果对随机噪声的敏感程度.仿真实验验证了所提方法的有效性.
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文献信息
篇名 非理想关联下多传感器系统误差的稳健估计
来源期刊 电子与信息学报 学科 工学
关键词 多传感器数据融合 系统误差估计 非理想关联 最小截平方
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 641-647
页数 7页 分类号 TP391|TP212
字数 5436字 语种 中文
DOI 10.11999/JEIT170579
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 黄高明 海军工程大学电子工程学院 152 710 12.0 17.0
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研究主题发展历程
节点文献
多传感器数据融合
系统误差估计
非理想关联
最小截平方
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电子与信息学报
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1009-5896
11-4494/TN
大16开
北京市北四环西路19号
2-179
1979
chi
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