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目标跟踪系列-融合-2. 多源传感器的空间配准

擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。

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目标检测领域发展至今已有二十余载，从早期的传统方法到如今的深度学习方法，精度越来 越高的同时速度也越来越快，这得益于深度学习等相关技术的不断发展。本文将对目标检测 领域的发展做一个系统性的介绍，旨在为读者构建一个完整的知识体系架构，同时了解目标 检测相关的技术栈及其未来的发展趋势。由于编者水平有限，本文若有不当之处还请指出与 纠正，欢迎大家评论交流！

针对空时互质采样下频率和波达方向（DOA,direction-of-arrival）稀疏联合估计中存在的二维栅格失配问题，提出一种栅格失配目标下的频率和 DOA 联合估计方法。首先对入射信号做空时互质采样，建立虚拟满阵下的二维稀疏恢复模型，然后在以上模型中引入频率栅格失配误差项和角度栅格失配误差项进行二维修正，并给出一种改进的贪婪算法，通过对谱泄露变量联合求解来得到二维栅格失配误差项，最终将栅格失配目标校正到精确位置上。该方法不仅可以提高空频域上的自由度（DOF,degrees of freedom），而且在降低运算量的同时改善了频率和DOA联合估计的精度。仿真结果验证了方法的正确性。