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Maximum likelihood registration for multiple dissimilar sensors

机译:多个异种传感器的最大似然配准

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摘要

A study of the maximum likelihood registration (MLR) algorithm for spatial alignment of multiple, possibly dissimilar (active or passive) sensors is presented. The MLR algorithm is a batch algorithm which outputs estimates of the registration parameters, registered sensor measurements and registered target location estimates, expressed in a common coordinate system. The Cramer-Rao type bound for registration of multiple dissimilar sensors is discussed and some numerical examples for sensor registration are presented in support of the theory.
机译:提出了一种最大似然配准(MLR)算法,用于多个可能不同(主动或被动)传感器的空间对准。 MLR算法是一种批处理算法,可输出以共同坐标系表示的配准参数,配准传感器测量值和配准目标位置估算值。讨论了用于多个异种传感器配准的Cramer-Rao类型边界,并提供了一些用于传感器配准的数值示例以支持该理论。

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