Adaptive Target Track Fusion Based on Track Quality Assessment for T/R - R Composite Compact HFSWR
Notice bibliographique
Résumé
Compact high-frequency surface wave radar (HF-SWR) suffers from a low azimuth accuracy for target detection, leading to a low target positioning accuracy. Either monostatic T/R radar or bistatic T-R radar is difficult to accurately estimate the target kinematic parameters. To resolve this problem, an adaptive track fusion method based on track quality assessment is proposed in this paper. First, two indexes are proposed according to the vessel motion characteristics to evaluate the overall track quality in terms of uncertainty and smoothness. Subsequently, the two indexes are integrated to produce fusion weights for the target range and azimuth, respectively. The obtained weights are used to weight the range and azimuth data sequences measured by two radars to obtain a preliminary fused track. Next, the instantaneous course data sequences for the preliminary fused track and two radar tracks are separately estimated, and the course difference data sequences between the preliminary fused track and each radar track are obtained. Then a dynamic weight data sequence is calculated using the course difference data sequence. Finally, the obtained dynamic weights are used to weigh the range and azimuth data sequences of two radar tracks to produce the final fused track. Experiment results with both simulated and field data demonstrate that the proposed method improves the target positioning accuracy significantly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».