【摘要】：為了全面評估目標(biāo)跟蹤算法的性能,該文提出一種融合性能指標(biāo)的新度量標(biāo)準(zhǔn)。在分析最優(yōu)子模式分配度量標(biāo)準(zhǔn)基礎(chǔ)上,新度量標(biāo)準(zhǔn)定義目標(biāo)擴展?fàn)顟B(tài)包含跟蹤算法的計算量信息,并在擴展?fàn)顟B(tài)的基本距離中引入了計算量距離概念,將計算量指標(biāo)融入新度量標(biāo)準(zhǔn)的最優(yōu)子模式分配距離中。新度量標(biāo)準(zhǔn)有效融合目標(biāo)跟蹤算法的跟蹤精度、集合勢誤差和計算量指標(biāo),反映了跟蹤算法的全面性能。單目標(biāo)和多目標(biāo)環(huán)境下的仿真實驗結(jié)果驗證了該標(biāo)準(zhǔn)的正確性和有效性。
[Abstract]:In order to evaluate the performance of target tracking algorithm, a new metric of fusion performance index is proposed in this paper. Based on the analysis of the optimal sub-pattern allocation metric, the new metric defines that the extended state of the target contains the computation amount information of the tracking algorithm, and introduces the concept of computational complexity distance into the basic distance of the extended state. The computations are incorporated into the optimal sub-pattern allocation distance of the new metric. The new metric effectively integrates the tracking accuracy, set potential error and computational complexity of the target tracking algorithm, which reflects the overall performance of the tracking algorithm. The validity and validity of the standard are verified by simulation results in single target and multi-target environments.
【作者單位】： 軍械工程學(xué)院電子與光學(xué)工程系;軍械工程學(xué)院信息工程系;
【基金】：國家防預(yù)基金(513270203)資助項目
【分類號】：TN953

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)會議論文 前6條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前6條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號：2353833