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Bias estimation for multiple passive sensors

机译:多个无源传感器的偏差估计

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摘要

In this paper, we propose a novel registration algorithm for bias estimation in multiple passive sensors. The decoupling between the target state estimation and sensor bias estimation is achieved by cross location technique. The Monte Carlo simulation results show that this method is statistically efficient for bias estimation and can improve the fusion precision remarkably, e.g. it is close to CRLB.
机译:在本文中,我们提出了一种新的多种无源传感器偏差估计的新颖注册算法。通过交叉定位技术实现目标状态估计和传感器偏置估计之间的去耦。蒙特卡罗仿真结果表明,该方法对于偏差估计有统计有效,并且可以显着提高融合精度,例如,提高融合精度。它接近CRLB。

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