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基于联合双重概率矩阵的动态规划检测前跟踪算法_梁志兵
目前，对于弱小目标的检测问题，典型的方法是检测前跟踪（ track-before-detect，TBD） 技术［1］。现有的 TBD 技术主要包括基于粒子滤波的方法［2，3］、基于 Hough 变换的方法［4，5］、基于动态规划的方法［6～ 9］以及基于概率假设密度的方法［10］ 等。其 中，基 于 动 态 规 划 （ dynamic programming， DP） 的 TBD（ DP-TBD） 算法是一种有效的弱小目标跟踪检测方法。当前的 DP-TBD 技术主要集中在单传感器应用，但是某些高速弱小目标时敏性强，其会在较短时间内发生严重的距离走动，使得基于单传感器的 TBD 技术对其跟踪检测性能较差。而近年来，随着通信能力的不断发展，利用传感器网络进行警戒发现、融合跟踪等领域的研究变得越来越重要［11］。文献［12］提出一种联合概率密度矩阵算法，利用概率网格处理不同精度异类多传感器数据，可有效解决收稿日期： 2015—11—20 多传感器定位与数据融合问题。
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