[发明专利]基于稀疏表示的多传感器航迹融合方法在审
| 申请号： | 201610196780.0 | 申请日： | 2016-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN105825239A | 公开（公告）日： | 2016-08-03 |
| 发明（设计）人： | 张冰尘;王欢;孙进平;洪文;蒋成龙;毕辉 | 申请（专利权）人： | 中国科学院电子学研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G01S7/02 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 曹玲柱 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于稀疏表示的多传感器航迹融合方法。该多传感器航迹融合方法包括：根据各个局部传感器航迹的当前时刻状态信息构建无噪声训练样本集T和含噪声训练样本集R；基于两者建立字典训练模型；对字典训练模型进行训练，学习出了一对无噪声、含噪声字典D、C，使得无噪声、含噪声训练样本T、R分别在D、C中能够被稀疏的表示，并且具有相同的表示系数G；每一时刻把所有局部传感器得到的航迹状态向量表示成一个向量，找出该向量在含噪声字典中的稀疏表示系数，通过无噪声字典D和稀疏表示系数得到融合后的全局航迹状态向量。本发明能够得到了比线性最小均方误差(LMMSE)融合方法更好的融合效果；同时，能够融合各种各样的信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 稀疏 表示 传感器 航迹 融合 方法 | ||
【主权项】：
一种基于稀疏表示的多传感器航迹融合方法，其特征在于，包括：步骤A：根据各个局部传感器航迹的当前时刻状态信息构建无噪声训练样本集T；步骤B：根据传感器产生的局部传感器航迹构建含噪声训练样本集R；步骤C：基于无噪声训练样本集T和含噪声训练样本集R，建立字典训练模型；步骤D：对字典训练模型进行训练，学习出了一对无噪声、含噪声字典D、C，使得无噪声、含噪声训练样本T、R分别在无噪声、含噪声字典D、C中能够被稀疏的表示，并且具有相同的表示系数G；以及步骤E：每一时刻把所有局部传感器得到的航迹状态向量表示成一个向量，找出该向量在含噪声字典中的稀疏表示系数，通过无噪声字典D和稀疏表示系数得到融合后的全局航迹状态向量。
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