信息融合中估计算法的性能评估

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前言

第1章 绪论

1.1 信息融合概述

1.2 估计算法性能评估简介

第2章 基于误差值大小的度量

2.1 绝对误差度量

2.2 相对误差度量

第3章 误差度量在非线性量测模型转换方法评估中的应用

3.1 量测模型转换方法概述

3.2 经典UCM方法

3.3 多传感器场景下UCM的性能分析

3.4 考虑互相关时的无偏量测转换

3.5 相对误差度量评估结果

第4章 误差谱度量和动态误差谱度量

4.1 误差谱度量的定义和性质

4.2 误差谱度量的缺陷

4.3 动态误差谱度量

4.4 本章小结

第5章 动态误差谱度量在交互式多模型算法评估中的应用

5.1 多模型算法简述

5.2 交互式多模型算法

5.3 CV、CA、CT运动模型

5.4 动态误差谱度量结果与分析

第6章 动态误差谱度量在非线性滤波算法评估中的应用

6.1 经典非线性滤波算法

6.2 动态误差谱度量结果与分析

第7章 基于估计误差聚集度理论的度量

7.1 背景知识和问题描述

7.2 衡量估计误差聚集程度的度量准则

7.3 仿真示例与结果分析

7.4 本章小结

第8章 基于估计误差分布函数的度量

8.1 估计误差分布的期望水平

8.2 估计误差分布与期望分布间的相关性度量

8.3 仿真示例及结果分析

8.4 本章小结

附录A 缩略语