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关于数据融合
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主要是设计一个好的融合算法，提高精度。 比如多个雷达同时跟踪一个目标，在某一时刻 雷达1得到的定位结果为（ x1,y1,z1）, 雷达2得到的定位结果为（ x2,y2,z2）, ...... 雷达n得到的定位结果为（ xn,yn,zn） 如何根据这些数据得到目标的最优估计结果。 我的思路是借鉴卡尔曼滤波的思想，采用加权算法，利用之前的数据外推得到当前时刻的预估值，然后对各个雷达定位结果赋予不同的权值，跟踪精度高的权值就大，预估值加上带权值的测量值综合得到最优估计，但问题关键是对雷达跟踪精度的评价算法不好设计。如果有好的思路，还望大神指点一二。 |
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