【摘 要】
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提出一种新的数据融合方法来研究水下三维情形的TMA（目标运动分析）问题。以被动声纳关于目标的方位角、高低角和多途时延等3种数据的测量为例，首先分组处理，得到目标状态参数的初
【机 构】
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昆明705所53室,西北工业大学航工程学院
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提出一种新的数据融合方法来研究水下三维情形的TMA（目标运动分析）问题。以被动声纳关于目标的方位角、高低角和多途时延等3种数据的测量为例，首先分组处理，得到目标状态参数的初步估计；然后在考虑组合数据间相关性的前提下，用数据融合方法来实现水下三维被动MA。仿真结果表明：数据融合后的参数估计误差曲线收敛收更好，收敛速度更快，估计精度明显提高。该方法能够在水下潜艇上实现，因而对水下航行有一定的实际意义。
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