基于信息散度的多无源传感器数据关联
来源期刊:控制与决策2013年第11期
论文作者:鹿传国 冯新喜 孔云波 张迪
文章页码:1674 - 3362
关键词:数据关联;多无源传感器;Kullback-Leibler散度;对称;
摘 要:针对多无源传感器多维分配数据关联模型在构造关联代价时,未充分考虑位置估计不确定性所引入的误差问题,提出一种基于信息散度的数据关联算法.将伪量测信息的概率密度函数与真实观测数据的最大后验概率密度函数之间的差异性信息作为关联代价,并分别采用Kullback-Leibler散度和对称Kullback-Leibler散度来量化该差异.仿真分析结果表明,该算法具有良好的关联性能,其关联代价能更精准地反映数据关联的可能性程度.
鹿传国1,冯新喜1,孔云波1,张迪2,3
1. 空军工程大学信息与导航学院2. 中国航空博物馆3. 装甲兵工程学院装备指挥与管理系
摘 要:针对多无源传感器多维分配数据关联模型在构造关联代价时,未充分考虑位置估计不确定性所引入的误差问题,提出一种基于信息散度的数据关联算法.将伪量测信息的概率密度函数与真实观测数据的最大后验概率密度函数之间的差异性信息作为关联代价,并分别采用Kullback-Leibler散度和对称Kullback-Leibler散度来量化该差异.仿真分析结果表明,该算法具有良好的关联性能,其关联代价能更精准地反映数据关联的可能性程度.
关键词:数据关联;多无源传感器;Kullback-Leibler散度;对称;