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一种目标跟踪问题中关联复杂性度量方法

摘要

本发明涉及一种目标跟踪问题中关联复杂性度量方法,属于目标跟踪数据处理领域。本发明为了克服无法定量化描述高机动目标的稳定精确跟踪的复杂度问题,将目标跟踪问题中目标机动复杂度定义为某时刻为保证滤波位置估计误差不大于跟踪估计误差允许上限E0,和为满足该条件测量定位误差可允许的理论最大值σ的比值,即E0/σ。在Kalman滤波框架下,通过创新性地引入状态更新误差缩减因子λ的方法,推导了该复杂度的计算公式,给出了具体的算法步骤。利用此算法提供了一种目标跟踪问题的场景难度统一标准化辨识标准,定量化分析场景参数对目标跟踪问题的影响,以及支持科学合理地进行算法等效测试试验设计。

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  • 2022-09-30

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