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期望最大算法(EM算法)是参数估计中一种很重要的方法,在处理不完全数据中有重要应用。针对异类传感器误差配准过程中的未知参数,采用EM与EKF相结合的算法进行多传感器误差配准与航迹融合。该算法通过使似然函数的期望最大化,简化了似然函数的优化估计,EKF滤波和平滑过程实现了更加准确的期望估计,迭代算法可以有效地实现异类传感器的误差配准,使估计的系统误差收敛到似然函数的局部最优解,仿真结果显示了该算法的有效性。。 |
关键词: 误差配准 EM算法 异类传感器 数据融合 |
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基金项目:国家自然科学基金(No.61032001,60972159,61002006); 航空科学基金(No.20085184003); “泰山学者”建设工程专项经费资助项目 |
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