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本文介紹多目標跟蹤的用多維數據互聯的多傳感器融合算法的發展。這項工作是受大規模監
視問題的推動，在這種監視問題中，來自具有不同采樣間隔(電子掃描陣(ESD)雷達)的異步傳感器觀察值用于集中式融合。用多維分配的多傳感器融合的綜合，對于由分配算法處理的S個表，除了“傳感器寬度”外，還要使“時間層次”最大化。在有S個傳感器的情況下，將來自最近到達的S-1個幀的量測值與已經建立的航跡互聯的標準方法可能有零時間層次。對于S維數據互聯(S≥3)所介紹的新技術保證最大效率，即對于沒有損失融合重疊傳感器的每一個傳感器，保證最大時間層次(S-1) 。使用滑窗(長度為S)技術，在每一個量測幀之后更新估計。對于使用具有多維分配數據互聯的多傳感器融合，該算法提供多目標跟蹤的自動航跡形成、保持和結束的系統方法。對于一個大規模空對地目標跟蹤問題，介紹了使用模擬數據的估計結果。
在許多目標跟蹤問題中，例如，具有多個目標的大規模空中監視或者地面目標跟蹤，使用多個傳感器可以獲得新需要的量測值。典型情況下，傳感器可能是固定式的或者是移動的平臺。它被分布在不同的地區以增加監視區域的覆蓋范圍。這些傳感器可能是異質的并且是異步的，具有時變的再訪間隔———也就是說，傳感器再訪該目標的順序以及兩次連續再訪之間的間隔可能是任意的。這是使用電子掃描陣(ESA)雷達的情況。在這種條件下，如何使用在不同時間、從不同傳感器得到的測量值，在目標跟蹤系統或者估計器中變成一個重要問[7,12,13,26] 。
視問題的推動，在這種監視問題中，來自具有不同采樣間隔(電子掃描陣(ESD)雷達)的異步傳感器觀察值用于集中式融合。用多維分配的多傳感器融合的綜合，對于由分配算法處理的S個表，除了“傳感器寬度”外，還要使“時間層次”最大化。在有S個傳感器的情況下，將來自最近到達的S-1個幀的量測值與已經建立的航跡互聯的標準方法可能有零時間層次。對于S維數據互聯(S≥3)所介紹的新技術保證最大效率，即對于沒有損失融合重疊傳感器的每一個傳感器，保證最大時間層次(S-1) 。使用滑窗(長度為S)技術，在每一個量測幀之后更新估計。對于使用具有多維分配數據互聯的多傳感器融合，該算法提供多目標跟蹤的自動航跡形成、保持和結束的系統方法。對于一個大規模空對地目標跟蹤問題，介紹了使用模擬數據的估計結果。
在許多目標跟蹤問題中，例如，具有多個目標的大規模空中監視或者地面目標跟蹤，使用多個傳感器可以獲得新需要的量測值。典型情況下，傳感器可能是固定式的或者是移動的平臺。它被分布在不同的地區以增加監視區域的覆蓋范圍。這些傳感器可能是異質的并且是異步的，具有時變的再訪間隔———也就是說，傳感器再訪該目標的順序以及兩次連續再訪之間的間隔可能是任意的。這是使用電子掃描陣(ESA)雷達的情況。在這種條件下，如何使用在不同時間、從不同傳感器得到的測量值，在目標跟蹤系統或者估計器中變成一個重要問[7,12,13,26] 。
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