【摘要】：針對(duì)異類傳感器多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題,提出了一種基于KL距離的異類傳感器動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法。該方法將靜態(tài)多維分配問題推廣到動(dòng)態(tài)跟蹤中,通過對(duì)量測(cè)集合與航跡集合的合并,將各傳感器量測(cè)估計(jì)位置的概率密度函數(shù)與目標(biāo)航跡一步預(yù)測(cè)值的概率密度函數(shù)之間的KL距離作為關(guān)聯(lián)代價(jià)函數(shù),繼而代入多維分配模型求解,從而實(shí)現(xiàn)量測(cè)到航跡的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,所提算法能更精準(zhǔn)地反映量測(cè)與航跡之間關(guān)聯(lián)的可能性,且能夠?qū)Χ嗄繕?biāo)進(jìn)行快速穩(wěn)定的跟蹤。
[Abstract]:In order to solve the problem of dynamic data association in heterogeneous sensor multi-target tracking system, a dynamic data association algorithm for heterogeneous sensors based on KL distance is proposed. In this method, the static multidimensional assignment problem is extended to dynamic tracking, and the measurement set and track set are combined. The KL distance between the probability density function of the estimated position of each sensor and the probability density function of the one-step prediction value of the target track is taken as the correlation cost function, and then the multi-dimensional assignment model is used to solve the problem. Thus the dynamic correlation of measured track can be realized. Simulation results show that the proposed algorithm can more accurately reflect the possibility of correlation between measurement and track, and can track multiple targets quickly and stably.
【作者單位】： 鄭州升達(dá)經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院信息工程系;河南工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：河南省科技廳自然科學(xué)項(xiàng)目(152102210261)
【分類號(hào)】：TN95;TP212

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本文編號(hào)：2144536