In this paper, a nonsimulation performance prediction-based PDAF with Bayesian detection (BD) is proposed where the parameter in detection is dynamically optimized in a tracker-aware manner. The theoretical analysis and simulation results show that the dynamic PDAF-BD always outperforms the PDAF-BD with fixed thresholds and can be better than the dynamic PDAF when the spatial density of detection sampling is large.


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    Titel :

    Optimization and analysis of PDAF with Bayesian detection


    Beteiligte:
    Le Zheng (Autor:in) / Tao Zeng (Autor:in) / Quanhua Liu (Autor:in) / Teng Long (Autor:in) / Xiaodong Wang (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    01.08.2016


    Format / Umfang :

    748249 byte




    Medientyp :

    Aufsatz (Zeitschrift)


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch