在航迹随机有限集的分布式多目标跟踪方法中,同一目标在不同传感器下估计航迹可能出现起始时间或航迹长度不一致的问题,提出一种基于航迹状态空间结构(state space structure,SSS)的分布式跟踪方法以及该方法的高斯混合模型实现。在基...在航迹随机有限集的分布式多目标跟踪方法中,同一目标在不同传感器下估计航迹可能出现起始时间或航迹长度不一致的问题,提出一种基于航迹状态空间结构(state space structure,SSS)的分布式跟踪方法以及该方法的高斯混合模型实现。在基于加权算术平均融合准则的分布式多目标跟踪框架下,结合航迹概率假设密度滤波器与航迹基数概率假设密度滤波器,利用航迹SSS信息,将航迹随机有限集的信息融合问题分治为多个独立的单一线性空间内子随机有限集信息融合问题。仿真实验基于广义最优子模式匹配度量方法比较了该方法与多种跟踪方法的跟踪性能,该方法估计结果与真实航迹误差最小,表明了该方法的有效性。展开更多
文摘在航迹随机有限集的分布式多目标跟踪方法中,同一目标在不同传感器下估计航迹可能出现起始时间或航迹长度不一致的问题,提出一种基于航迹状态空间结构(state space structure,SSS)的分布式跟踪方法以及该方法的高斯混合模型实现。在基于加权算术平均融合准则的分布式多目标跟踪框架下,结合航迹概率假设密度滤波器与航迹基数概率假设密度滤波器,利用航迹SSS信息,将航迹随机有限集的信息融合问题分治为多个独立的单一线性空间内子随机有限集信息融合问题。仿真实验基于广义最优子模式匹配度量方法比较了该方法与多种跟踪方法的跟踪性能,该方法估计结果与真实航迹误差最小,表明了该方法的有效性。
