本文關(guān)鍵詞：一種新的避免航跡合并的聯(lián)合綜合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波器　出處：《電子與信息學(xué)報》2017年10期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對聯(lián)合綜合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法(JIPDA)存在的航跡合并問題,將目標(biāo)建模為隨機(jī)有限集(RFS)提出改進(jìn)的JIPDA算法。傳統(tǒng)JIPDA首先產(chǎn)生初始概率密度函數(shù)(PDF),之后對該PDF進(jìn)行近似來估計目標(biāo)狀態(tài)。為了使目標(biāo)狀態(tài)估計PDF與初始PDF之間的相似性最大化,當(dāng)目標(biāo)標(biāo)簽無意義時,提出對JIPDA的初始PDF進(jìn)行優(yōu)化。將KL散度作為相似性的衡量標(biāo)準(zhǔn),建立起優(yōu)化過程的代價函數(shù)。仿真實驗表明,所提方法可有效地抑制傳統(tǒng)JIPDA引起的航跡合并。
[Abstract]:Aiming at the track merging problem in JIPDA-based joint synthetic probabilistic data association algorithm (JIPDAs). An improved JIPDA algorithm is proposed by modeling the target as a random finite set. The traditional JIPDA first generates the initial probability density function (PDF). Then the PDF is approximated to estimate the target state. In order to maximize the similarity between the target state estimation PDF and the initial PDF, when the target tag is meaningless. The initial PDF of JIPDA is optimized and the cost function of the optimization process is established by using KL divergence as a measure of similarity. The proposed method can effectively suppress the track merging caused by traditional JIPDA.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號處理國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61401526) 國家部委共用技術(shù)基金(9140A07020614DZ01)~~
【分類號】：TN713
【正文快照】： 聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(Joint Probabilistic DataAssociation,JPDA)算法是密集雜波環(huán)境下多目標(biāo)跟蹤最有效的算法之一[1]。該算法需要已知目標(biāo)初始狀態(tài),并假設(shè)在觀測時間內(nèi)目標(biāo)個數(shù)保持不變。但是,在雷達(dá)、聲吶以及很多其他監(jiān)視系統(tǒng)中,目標(biāo)狀態(tài)往往無法提前得知。在這種情況下,自

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1 李正周;金鋼;董能力;;基于改進(jìn)概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波的紅外小運動目標(biāo)跟蹤[J];電子與信息學(xué)報;2008年04期

2 盧迪,姚郁;概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波器中的采樣周期控制[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2003年05期

3 艾斯卡爾·艾木都拉;地里木拉提·吐爾遜;;基于概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的點狀動目標(biāo)CFAR高分辨檢測技術(shù)研究[J];信號處理;2007年03期

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1 羅萬福;基于位置、速度的點狀動目標(biāo)Bayes跟蹤技術(shù)[D];新疆大學(xué);2007年

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本文編號：1422927