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基于自适应滑动窗均值OSPA航迹关联算法 被引量:8
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作者 李洋 张靖 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期353-357,共5页
多目标航迹发生合并和分叉情况在实际工程中比较常见,给航迹关联造成很大困难.本文提出基于自适应滑动窗均值OSPA(Optimal Sub-Pattern Assignment)距离航迹关联方法,给出自适应航迹关联方法的关联矩阵.该方法可以自适应地给出历史航迹... 多目标航迹发生合并和分叉情况在实际工程中比较常见,给航迹关联造成很大困难.本文提出基于自适应滑动窗均值OSPA(Optimal Sub-Pattern Assignment)距离航迹关联方法,给出自适应航迹关联方法的关联矩阵.该方法可以自适应地给出历史航迹对当前航迹的作用影响,进而达到有效且准确地判断多目标航迹合并和分叉情况.最后仿真结果给出了两个传感器和两个目标形成的航迹关联,本文所提自适应关联方法和传统关联方法的关联比较,证明了本文所提方法的有效性,特别是在航迹合并和分叉情况下同样有效. 展开更多
关键词 最优次模式分配 航迹融合 航迹合并 航迹分叉
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多目标跟踪性能评估方法综述 被引量:17
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作者 井沛良 徐世友 +1 位作者 李贤 陈曾平 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期2127-2132,共6页
客观有效的多目标跟踪性能评估方法是众多多目标跟踪算法性能对比的重要依据,是推动多目标跟踪算法理论发展和工程应用的有力保障。在广泛调研相关文献的基础上,对现有的多目标跟踪性能评估方法进行分类,阐述其基本原理及优缺点,并对其... 客观有效的多目标跟踪性能评估方法是众多多目标跟踪算法性能对比的重要依据,是推动多目标跟踪算法理论发展和工程应用的有力保障。在广泛调研相关文献的基础上,对现有的多目标跟踪性能评估方法进行分类,阐述其基本原理及优缺点,并对其发展趋势进行展望。 展开更多
关键词 多目标跟踪 性能评估 评价指标 最优次模式分配距离
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基于指标融合的跟踪算法性能评估度量标准 被引量:7
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作者 单甘霖 张凯 吉兵 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期2341-2347,共7页
为了全面评估目标跟踪算法的性能,该文提出一种融合性能指标的新度量标准。在分析最优子模式分配度量标准基础上,新度量标准定义目标扩展状态包含跟踪算法的计算量信息,并在扩展状态的基本距离中引入了计算量距离概念,将计算量指标融入... 为了全面评估目标跟踪算法的性能,该文提出一种融合性能指标的新度量标准。在分析最优子模式分配度量标准基础上,新度量标准定义目标扩展状态包含跟踪算法的计算量信息,并在扩展状态的基本距离中引入了计算量距离概念,将计算量指标融入新度量标准的最优子模式分配距离中。新度量标准有效融合目标跟踪算法的跟踪精度、集合势误差和计算量指标,反映了跟踪算法的全面性能。单目标和多目标环境下的仿真实验结果验证了该标准的正确性和有效性。 展开更多
关键词 目标跟踪 最优子模式分配 性能评估 计算量
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基于集合距离的信息优势度量方法 被引量:7
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作者 房坚 王钺 袁坚 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期114-119,共6页
当前信息优势度量研究混淆了信息优势及其效能等概念,度量指标缺乏严格数学基础,存在操作性不强、解释力不足、适用范围有限等缺点。针对上述问题,提出了一种基于集合距离的信息优势度量方法,通过引入感知信息集合与客观信息集合的距离... 当前信息优势度量研究混淆了信息优势及其效能等概念,度量指标缺乏严格数学基础,存在操作性不强、解释力不足、适用范围有限等缺点。针对上述问题,提出了一种基于集合距离的信息优势度量方法,通过引入感知信息集合与客观信息集合的距离度量,重新定义信息质量、信息优势等重要概念。详细讨论了最优子模式分配等几种常用集合距离的选取,并利用基于Agent的同质化协同模型对最优子模式分配距离下的信息质量进行了初步验证。结果表明,该方法具备可操作性,可更好反映信息优势局部和动态特性,且在部分条件下可退化为传统方法,灵活性和兼容性更强。 展开更多
关键词 信息优势 集合距离 度量 最优子模式分配 AGENT
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考虑形状差异的RFS多目标跟踪性能评估方法 被引量:2
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作者 王碧垚 王永齐 顾鹏 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2021年第5期58-63,共6页
在对随机有限集(Random Finite Set,RFS)多目标跟踪算法进行性能评估时,最优子模式分配距离(Optimal Sub-Pattern Assignment,OSPA)及改进形式是最常用的指标。分析了采用OSPA距离的评估方法存在不完备的情况,考虑到多目标运动过程中组... 在对随机有限集(Random Finite Set,RFS)多目标跟踪算法进行性能评估时,最优子模式分配距离(Optimal Sub-Pattern Assignment,OSPA)及改进形式是最常用的指标。分析了采用OSPA距离的评估方法存在不完备的情况,考虑到多目标运动过程中组成的几何形状信息,通过引入形状差异度量,提出了一种改进的OSPA距离,并基于傅里叶描述子给出了形状差异度量的计算公式。仿真结果表明,针对部分RFS多目标跟踪性能评估场景,所提的改进方法可以得到更加完备的评估结论。 展开更多
关键词 多目标跟踪 性能评估 最优子模式分配距离 形状差异
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