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一种基于最小描述长度准则的群目标数量估计方法 

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申请/专利权人:北京理工大学;北京理工大学前沿技术研究院

摘要:本发明公开了一种基于最小描述长度准则的群目标数量估计方法;该发明可用于群目标探测中的个体目标数目估计,可准确、实时地完成监测空间内的目标数目判决,避免了传统超分辨算法需要增加传感器资源这一弊端;本发明首先对监测空间中的多个目标进行多角度观测使得每次观测下的方向增益矢量不相干,得到非相干观测矩阵。对非相干观测矩阵求取协方差,对协方差矩阵进行特征分解得到特征值,基于最小描述长度准则自适应从特征值中提取主特征值数目,即为目标数目;本发明利用实测数据验证了其有效性,不需要额外增加传感器资源,具有低运算复杂度和自适应性,能够满足实际应用中的需求。

主权项:1.一种基于最小描述长度准则的群目标数量估计方,其特征在于,包括如下步骤:首先,对监测空间中的目标进行多角度观测,使得每次观测的方向增益矢量不相干,得到非相干观测矩阵;其次,对非相干观测矩阵求取协方差,对协方差矩阵进行特征分解得到特征值;最后,基于最小描述长度准则构造代价函数,将特征值入代价函数中,使得代价函数取得最小值的假设目标数目即为目标的数目估计值。

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权利要求:

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