基于信息融合的修正极大似然配准方法

摘要

一种目标跟踪技术领域的基于信息融合的修正极大似然配准方法，包括如下步骤：步骤一，多平台系统中的被动传感器负责测量可观测区域内的目标位置，并获得盲区内目标的冗余信息信息；步骤二，利用多平台系统冗余信息计算盲区内的目标位置；步骤三，根据步骤二计算的目标位置，利用极大似然方法估计被动传感器的偏差；步骤四，对估计所得的偏差进行收敛性判别；步骤五，将满足收敛性要求的偏差值配准被动传感器，并进一步估计目标状态。本发明方法具有计算量小、简单有效、易于实施等优点，可广泛应用于机器人、智能交通、空中交通管制和航天、航空、航海等各领域。

主权项

1.一种基于信息融合的修正极大似然配准方法，其特征在于，包括如下具体步骤：步骤一，多平台系统中的被动传感器负责测量可观测区域内的目标位置，并获得盲区内目标的冗余信息信息；步骤二，利用多平台系统冗余信息计算盲区内的目标位置；步骤三，根据步骤二计算的目标位置，利用极大似然方法估计被动传感器的偏差；步骤四，对估计所得的偏差进行收敛性判别；步骤五，将满足收敛性要求的偏差值配准被动传感器，并进一步估计目标状态。