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distributed Radar Target tracking with Low Communication Cost

Journal of Beijing Institute of Technology 2022年第6期31卷 595-604页

作者： Rui Zhang Xinyu Zhang Shenghua Zhou Xiaojun Peng National Laboratory of Radar Signal Processing Xidian University Xi’an 710071China Xi’an Electronic Engineering Research Institute Xi’an 710100China

In distributed radar,most of existing radar networks operate in the tracking fusion mode which combines radar target tracks for a higher positioning ***,as the filtering covariance matrix indicating positioning accuracy often occupies many bits,the communication cost from local sensors to the fusion is not always sufficiently low for some wireless communication *** paper studies how to compress data for distributed tracking fusion *** on the K-singular value decomposition(K-SVD)algorithm,a sparse coding algorithm is presented to sparsely represent the filtering covariance *** the least square quantization(LSQ)algo-rithm is used to quantize the data according to the statistical characteristics of the sparse *** results are then coded with an arithmetic coding method which can further com-press *** results indicate that this tracking data compression algorithm drops the com-munication bandwidth to 4%at the cost of a 16%root mean squared error(RMSE)loss.

关键词： distributed radar distributed tracking fusion data compression K-singular value decomposition(K-SVD)algorithm sparse coding least square quantization(LSQ)

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