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Rao-Blackwellized

  • This paper studies the problem of tracking a ballistic object in the reentry phase by processing ra

    This paper studies the problem of tracking a ballistic object in the reentry phase by processing radar measurements. A suitable (highly nonlinear) model of target motion is developed and the theoretical Cramer—Rao lower bounds (CRLB) of estimation error are derived. The estimation performance (error mean and

    標簽: processing ballistic the tracking

    上傳時間: 2014-01-14

    上傳用戶:奇奇奔奔

  • This paper studies the problem of tracking a ballistic object in the reentry phase by processing ra

    This paper studies the problem of tracking a ballistic object in the reentry phase by processing radar measurements. A suitable (highly nonlinear) model of target motion is developed and the theoretical Cramer—Rao lower bounds (CRLB) of estimation error are derived. The estimation performance (error mean and

    標簽: processing ballistic the tracking

    上傳時間: 2013-12-22

    上傳用戶:asddsd

  • 傳感器網絡中基于到達時間差有效的凸松弛方法的穩健定位

    We consider the problem of target localization by a network of passive sensors. When an unknown target emits an acoustic or a radio signal, its position can be localized with multiple sensors using the time difference of arrival (TDOA) information. In this paper, we consider the maximum likelihood formulation of this target localization problem and provide efficient convex relaxations for this nonconvex optimization problem.We also propose a formulation for robust target localization in the presence of sensor location errors. Two Cramer-Rao bounds are derived corresponding to situations with and without sensor node location errors. Simulation results confirm the efficiency and superior performance of the convex relaxation approach as compared to the existing least squares based approach when large sensor node location errors are present.

    標簽: 傳感器網絡

    上傳時間: 2016-11-27

    上傳用戶:xxmluo

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