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基于聯合雙重概率矩陣的動態規劃檢測前跟蹤算法_梁志兵
目前，對于弱小目標的檢測問題，典型的方法是檢測前跟蹤（ track-before-detect，TBD） 技術［1］。現有的 TBD 技術主要包括基于粒子濾波的方法［2，3］、基于 Hough 變換的方法［4，5］、基于動態規劃的方法［6～ 9］以及基于概率假設密度的方法［10］ 等。其 中，基 于 動 態 規 劃 （ dynamic programming， DP） 的 TBD（ DP-TBD） 算法是一種有效的弱小目標跟蹤檢測方法。當前的 DP-TBD 技術主要集中在單傳感器應用，但是某些高速弱小目標時敏性強，其會在較短時間內發生嚴重的距離走動，使得基于單傳感器的 TBD 技術對其跟蹤檢測性能較差。而近年來，隨著通信能力的不斷發展，利用傳感器網絡進行警戒發現、融合跟蹤等領域的研究變得越來越重要［11］。文獻［12］提出一種聯合概率密度矩陣算法，利用概率網格處理不同精度異類多傳感器數據，可有效解決收稿日期： 2015—11—20 多傳感器定位與數據融合問題。
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