本文關(guān)鍵詞：基于聚類的多目標(biāo)自適應(yīng)互聯(lián)跟蹤算法　出處：《中國(guó)科學(xué):信息科學(xué)》2015年08期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：多目標(biāo)數(shù)據(jù)互聯(lián)問(wèn)題是當(dāng)前雷達(dá)數(shù)據(jù)融合研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn),最常用的算法是聯(lián)合概率數(shù)據(jù)互聯(lián)(joint probabilistic data association,JPDA).但是在JPDA中,確認(rèn)矩陣通常采用當(dāng)前時(shí)刻所有量測(cè)來(lái)確定,當(dāng)目標(biāo)個(gè)數(shù)較多或者目標(biāo)處于強(qiáng)雜波環(huán)境中時(shí),算法的計(jì)算量和性能難以達(dá)到理想效果.針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,引入聚類分析的思想,提出一種基于聚類的多目標(biāo)自適應(yīng)互聯(lián)算法.首先通過(guò)聚類分析,把當(dāng)前量測(cè)區(qū)分為不同目標(biāo)的聚類集合;然后根據(jù)各個(gè)聚類集合的度量因子自適應(yīng)地選擇數(shù)據(jù)互聯(lián)方式,從而實(shí)現(xiàn)量測(cè)與航跡的關(guān)聯(lián);在多目標(biāo)處理通道中,采用隸屬度矩陣和關(guān)聯(lián)度矩陣構(gòu)建聯(lián)合互聯(lián)矩陣求得聯(lián)合互聯(lián)概率,實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)跟蹤;最后,對(duì)算法的計(jì)算復(fù)雜度進(jìn)行理論分析.由于該方法在每一時(shí)刻先不進(jìn)行全部量測(cè)的確認(rèn)矩陣拆分,而是通過(guò)聚類分析在聚類集合中拆分矩陣,然后通過(guò)構(gòu)建聯(lián)合互聯(lián)矩陣的方式計(jì)算聯(lián)合互聯(lián)概率,因而可以有效降低算法的計(jì)算復(fù)雜度;同時(shí)在聚類中進(jìn)行自適應(yīng)數(shù)據(jù)互聯(lián),增加了算法對(duì)量測(cè)特性的適應(yīng)性,降低了雜波對(duì)目標(biāo)真實(shí)量測(cè)互聯(lián)概率的影響,從而可以提高算法的跟蹤效果.最后通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真數(shù)據(jù)對(duì)算法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證.
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院信息融合技術(shù)研究所;海軍航空工程學(xué)院圖書(shū)館;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):61102167,61372027)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TN953
【正文快照】： 1引言多目標(biāo)跟蹤技術(shù)長(zhǎng)期以來(lái)一直是雷達(dá)數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn).近年來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量相關(guān)研究,并提出了許多數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法[1～3],主要包括:概率數(shù)據(jù)互聯(lián)方法[4,5](probabilisticdata association,PDA),多假設(shè)方法[6,7]和最近鄰域方法[8,9]等,其中最重要的是PDA

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1322801