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基于最大期望近似的切尔诺夫融合方法

发明专利有效专利

申请号：CN201710740143.X
申请人：电子科技大学
申请日：2017-08-25
主分类号：G06K9/62
公开（公告）日：2018-01-16
公开/公告号：CN107590509A

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摘要：本发明公开了一种基于最大期望近似的切尔诺夫融合方法。其包括在每部传感器进行粒子滤波获得本地的估计结果，同时采用最大期望方法将本地估计结果近似为高斯混合分布，并在多传感器之间交互高斯混合参数，然后利用一阶近似模型下的切尔诺夫融合方法进行初步的数据融合，将融合结果作为重要性采样函数，恢复各个传感器的本地粒子样本，同时计算对应的指数权值，获得每个粒子样本的指数加权结果，并作为新的粒子样本，并再次利用最大期望方法将其近似为高斯混合分布，最后依据切尔诺夫融合准则进行分布式数据融合，利用融合结果计算得到目标的估计状态。该方法可以实现最优的切尔诺夫融合，获得精度高且保守的分布式数据融合结果。

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