多雷达参数估计融合方法
DOI:
作者:
作者单位:

南京航空航天大学

作者简介:

通讯作者:

基金项目:

国家自然科学基金,国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目)


Information theory-based fusion method for multi-radar parameter estimation
Author:
Affiliation:

Nanjing University of Aeronautics and Astronautics

Fund Project:

The National Natural Science Foundation of China

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
    摘要:

    为了提高雷达系统参数估计的精度,本文以贝叶斯原理为基础,提出了参数估计的数据融合和参数融合方法。我们推导了加性复高斯噪声条件下的多雷达系统的距离信息、熵误差和均方误差,并推导出距离信息的上界 。理论推导表明位置估计的最大后验估计与位置信息的最大比合并一致,且多雷达系统的等价信噪比等于系统中各雷达信噪比之和。实验结果表明,一般情况下,数据融合的性能总是高于参数融合的性能,但数据融合基于均匀分布的假设,且需要无失真的获取各个节点的接收信号,是理想化的状态;而参数融合更加贴近现实情况,其估计精度与数据融合相差不大。本文的研究结果对提高实际环境中的目标参数估计的精度具有重要的指导意义。

    Abstract:

    In order to improve the accuracy of radar system parameter estimation, this paper proposes a data fusion and probabilistic fusion method for parameter estimation based on Bayesian principle. We derive the distance information, entropy error and mean square error for a multi-radar system under additive complex Gaussian noise conditions, and derive an upper bound on the distance information . The theoretical derivation shows that the maximum a posteriori estimate of the position estimation is consistent with the maximum ratio of the position information and that the equivalent signal-to-noise ratio of the multi-radar system is equal to the sum of the signal-to-noise ratios of the radars in the system.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
历史
  • 收稿日期:2023-05-22
  • 最后修改日期:2023-12-15
  • 录用日期:2024-04-10
  • 在线发布日期: