摘要
收到日期：2012年1月25日
图像
图1 常数Cramér-Rao下界ε的等高线[等式( 7 )和( 8 )]相对不确定度 （平曲线）或 （虚线），用于 0和 1.自上而下，ε 0.1、0.2、0.5和1。 成对的值( , )位于给定等高线上方的相对不确定性低于该等高线定义的值（在图例中报告）。 例如，顶部绿色阴影区域中的对在以下两个方面都具有相对不确定性 和 小于10 。通过使用 轴，当 → 0（分别为， → ∞), 达到预期精度所需的最小轨迹点数量 （分别为， )可以确定。 例如，至少需要600（分别为150或24）个轨迹点才能获得10 （分别为20 或50 )不确定性 在没有定位误差的情况下( 0). 如果 1 是标准偏差。 请注意 左侧报告需要替换为1 ( )/ 在里面 1个维度。 重用权限（&P） 图3 MLE和OLSF算法的成功图 1，显示导致估计 值在25以内 作为减少定位误差的函数 和点数 绿色表示100 成功，而红色表示失败。 白曲线是最优无偏估计器取得成功的等高线10 至90 时间（从下到上）。 注意，这些曲线与图1所示的曲线不同（尽管相关）。 如图1所示 左侧报告需要替换为1 ( − 1)/ 在里面 1个维度。 重用权限（&P） 图5 上相对不确定性的常数Cramér-Rao下界（CRLB）曲线 对于 不同实验条件下的一维：未知σ和任意 （平曲线），已知且均匀暴露( 1/6，虚线），已知σ和瞬时曝光( 0，虚线曲线）。 第一种实验情况需要更多的点才能获得给定的不确定度 ，但对于较大的相对定位不确定性，这一缺点可以忽略不计。 更准确地说，注意 实现给定相对不确定性的轨迹点数量 当σ已知且 当数字未知时， 和 。请注意，对于 0，的负值 可以获得，但此处没有表示。 是标准偏差。 重用权限（&P）