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trick

铜虫 (初入文坛)

[求助] 关于数据融合

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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