研究人员开发了一种新的轨迹优化方法，用于无人机（UAV）在仅方位目标定位任务中。该方法利用费舍尔信息矩阵（FIM）根据几何配置和机动性动态调整无人机的路径。对于双无人机系统，增加了一个项来优化三角测量几何形状，以防止轨迹聚集。该方法显著减少了定位误差，与现有的基于FIM的技术相比，单无人机场景的定位误差减少了99.21%，双无人机配置的定位误差减少了69.70%。 AI
影响 提高了无人机监视和跟踪系统的精度，可能提高运行效率和数据可靠性。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍无人机目标定位新方法的学术论文。
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arXiv:2606.09188v1 Announce Type: cross Abstract: Bearing-only target localization is a fundamental problem in optical measurement and finds extensive applications in unmanned aerial vehicle (UAV) technology. Effective trajectory planning establishes favorable observation geometr…
Bearing-only target localization is a fundamental problem in optical measurement and finds extensive applications in unmanned aerial vehicle (UAV) technology. Effective trajectory planning establishes favorable observation geometries, thereby enhancing the target localization acc…