滑窗批处理提升低检测概率无源定位算法
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更新于2024-08-27
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"基于滑窗批处理的低检测概率无源定位"
在无源定位系统中,面临的一个关键挑战是低检测概率,即传感器在探测到目标时存在较高的漏检率。这种情况下,传统的单传感器定位方法往往无法提供可靠的结果。为解决这一问题,一种创新的多传感器融合跟踪算法被提出,它利用滑窗批处理技术来提升定位性能。
该算法的核心在于将多个具有低检测概率的无源传感器进行联网。通过这种方式,传感器之间的信息可以相互补充,实现目标信息的空间积累,从而有效地提高了整体的检测概率。这种方法显著增强了系统的抗干扰能力和环境适应性,特别是在目标信号弱或环境噪声大的情况下。
在技术实现上,首先利用伪线性估计技术处理非线性测量问题。非线性测量通常源于传感器的物理特性或目标运动的复杂性,将这些非线性转换为近似的线性形式,可以简化计算并提高估计精度。接下来,结合滑窗批处理的最小二乘估计方法,对多个传感器的伪线性测量值进行处理。滑窗批处理是一种统计优化策略,它在时间窗口内对一系列数据进行批量处理,以获得更稳定的估计,同时兼顾了实时性和准确性。
通过仿真研究,该算法的有效性得到了验证。仿真结果表明,采用该算法能够显著提高无源定位系统的检测概率,确保即使在低检测概率环境下也能准确地定位目标。此外,算法还满足了系统对跟踪精度和实时性的需求,这意味着它可以在快速变化的环境中保持良好的定位性能。
关键词中的“无源探测”指的是不依赖于主动发射信号来探测目标的技术,这通常意味着系统更加隐蔽且不易被发现,但在检测概率方面可能面临挑战。而“最小二乘”是一种广泛应用的估计方法,它通过最小化误差平方和来寻找最佳估计,适用于处理大量的观测数据。
该研究提出了一种新颖的、基于滑窗批处理的多传感器融合跟踪算法,对于改善低检测概率无源定位系统的性能具有重要意义。该算法不仅提高了目标检测概率,而且提升了定位精度和实时性,为实际应用提供了有力的理论和技术支持。
2021-09-29 上传
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