方位距离跟踪 最小二乘法

方位距离跟踪是目标跟踪中的一种方法，它利用最小二乘法完成对目标位置的估计。在观测系统中，目标通过观测站（如雷达、声纳等传感器）进行观测，并使用坐标系（如二维、三维直角坐标系、极坐标系、球坐标系）来描述目标的位置。在跟踪过程中，目标的位置信息通过数据关联方法（如近邻、聚类、联合概率关联）进行分类，然后利用最小二乘法进行位置估计。此外，为了消除噪声，还可以使用滤波算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波）进行状态估计，从而对目标参数进行估计。最后，跟踪维持是指在目标移动过程中，通过继承数据来保持目标的跟踪。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [目标定位跟踪系统概述](https://blog.csdn.net/qq_54813519/article/details/128245478)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [在无线传感器网络中对目标的跟踪——基于KF和MLE（最大似然估计）结合的距离测量](https://blog.csdn.net/xie1151001142/article/details/52836314)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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