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【24h】

Distributed (nonlinear) target tracking in clutter

机译：杂波中的分布式（非线性）目标跟踪

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We consider target tracking using a network of sensors, where some (or all) sensors may be nonlinear or even nonobservable.With nonlinearonobservable sensors we may locally track the measurement state. We show that increasing the local measurement state derivative (partially) compensates the nonlinearity of the local measurement state propagation. For example, given a uniform target motion, one should also track the measurement state acceleration. We also simplify the distributed fusion by avoiding the explicit track-to-track (T2T) association. The equivalent measurements (EMs) are used to both update all existing and initialize new global tracks. This approach allows distributed false track discrimination (FTD) and trajectory estimation. We apply this material to distributed tracking in clutter using the time/frequency difference of arrival (TFDOA) sensors.
机译：我们考虑使用传感器网络进行目标跟踪，其中一些（或全部）传感器可能是非线性的甚至是不可观察的，而使用非线性/不可观察的传感器，我们可以在本地跟踪测量状态。我们表明，增加局部测量状态导数（部分地）可以补偿局部测量状态传播的非线性。例如，在给定均匀的目标运动的情况下，还应该跟踪测量状态的加速度。我们还通过避免显式的轨道到轨道（T2T）关联来简化分布式融合。等效测量（EM）用于更新所有现有轨道并初始化新的全局轨道。这种方法可以实现分布式错误轨迹识别（FTD）和轨迹估计。我们使用到达/时间/频率差（TFDOA）传感器将此材料应用于杂波中的分布式跟踪。

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