基于极大似然的联合数据关联与空间配准 被引量：4

1

作者 周学平 李佳杰 +1 位作者 邹瑾涛 娄洋歌 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2019年第3期48-52,57,共6页

针对雷达量测存在漏探测情况下的雷达之间数据关联与雷达系统误差估计问题,提出了基于极大似然(ML)的联合数据关联与空间配准算法。该算法采用多维分配算法进行数据关联,使用ML对空间配准问题中的系统偏差进行估计,通过迭代进行数据关... 针对雷达量测存在漏探测情况下的雷达之间数据关联与雷达系统误差估计问题,提出了基于极大似然(ML)的联合数据关联与空间配准算法。该算法采用多维分配算法进行数据关联,使用ML对空间配准问题中的系统偏差进行估计,通过迭代进行数据关联和空间配准,最终得到收敛的系统偏差估计和关联正确率。仿真实验表明:在雷达探测存在漏探测时,文中提出的算法能够有效地进行数据关联和估计系统偏差,有较强的抗噪性和鲁棒性。 展开更多

关键词 极大似然法 数据关联 空间配准 多维分配

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灰色预测-概率数据关联滤波方法

2

作者 曹琦 罗朝举 薛永东 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2012年第10期2853-2856,共4页

针对红外弱小目标跟踪精度不高,实时性不好等问题,提出了一种基于灰色预测-概率数据关联滤波(GPPDAF)的弱小目标跟踪方法。该方法采用实时性较好的灰色模型对目标轨迹进行预测,并以预测位置为中心构建跟踪波门,然后通过改进的极大似然... 针对红外弱小目标跟踪精度不高,实时性不好等问题,提出了一种基于灰色预测-概率数据关联滤波(GPPDAF)的弱小目标跟踪方法。该方法采用实时性较好的灰色模型对目标轨迹进行预测,并以预测位置为中心构建跟踪波门,然后通过改进的极大似然概率数据关联(MLPDA)算法计算波门内各量测点的概率权重,最后用各量测点的概率加权和作为跟踪结果。实验结果表明,该方法实时性能较好,较大地改进了红外弱小目标的跟踪精度。 展开更多

关键词 灰色模型 极大似然概率数据关联滤波 运动特征 幅度特征 弱小目标跟踪

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缺失数据处理的期望-极大化算法与马尔可夫蒙特卡洛方法 被引量：16

3

作者 沐守宽 周伟 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2011年第7期1083-1090,共8页

缺失数据普遍存在于心理学研究中,影响着统计推断。极大似然估计(MLE)与基于贝叶斯的多重借补(MI)是处理缺失数据的两类重要方法。期望-极大化算法(EM)是寻求MLE的一种强有力的方法。马尔可夫蒙特卡洛方法(MCMC)可以相对简易地实现MI,... 缺失数据普遍存在于心理学研究中,影响着统计推断。极大似然估计(MLE)与基于贝叶斯的多重借补(MI)是处理缺失数据的两类重要方法。期望-极大化算法(EM)是寻求MLE的一种强有力的方法。马尔可夫蒙特卡洛方法(MCMC)可以相对简易地实现MI,而且可以适用于复杂情况下的缺失数据处理。结合研究的需要讨论了实现这两类方法的适用软件。 展开更多

关键词 缺失数据 期望-极大化算法 马尔可夫蒙特卡洛方法 极大似然估计 多重借补

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视觉传感网络分布式在线数据关联 被引量：2

4

作者 刘莉 万九卿 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期117-125,共9页

数据关联是视觉传感网络监控系统的基本问题之一.本文针对无重叠视域视觉监控网络的多目标跟踪问题提出一种基于多外观模型的视觉传感网络在线分布式数据关联方法,将同一目标在不同摄像机节点上的外观用不同的高斯模型描述,由分布式推... 数据关联是视觉传感网络监控系统的基本问题之一.本文针对无重叠视域视觉监控网络的多目标跟踪问题提出一种基于多外观模型的视觉传感网络在线分布式数据关联方法,将同一目标在不同摄像机节点上的外观用不同的高斯模型描述,由分布式推理算法综合利用外观与时空观测计算关联变量的后验概率,同时通过近似最大似然估计算法对各传感节点上的外观模型参数进行在线估计.实验结果表明了所提方法的有效性. 展开更多

关键词 视觉传感网络 数据关联 分布式在线推理 极大似然估计 多模型

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基于PSO的ML-PDA算法及其并行实现 被引量：2

5

作者 高林 唐续 魏平 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期2677-2682,共6页

针对密集杂波条件下的目标检测与跟踪问题,开展极大似然-概率数据关联(maximum likelihoodprobabilistic data association,ML-PDA)算法优化与实时计算问题研究。在算法层面,通过在极大化对数似然比(log likelihood ratio,LLR)过程中引... 针对密集杂波条件下的目标检测与跟踪问题,开展极大似然-概率数据关联(maximum likelihoodprobabilistic data association,ML-PDA)算法优化与实时计算问题研究。在算法层面,通过在极大化对数似然比(log likelihood ratio,LLR)过程中引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)方法,并进一步提出基于观测引导的PSO播撒粒子方式,提升算法的计算效率;在实现层面,提出基于图形处理器(graphic processing unit,GPU)的PSO实现策略。仿真实验结果说明了基于观测引导PSO算法搜索的有效性。在GPU平台上实现该算法获得显著的加速比,验证了所提出方法具有工程实时性。 展开更多

关键词 检测前跟踪 极大似然-概率数据关联 粒子群优化 并行处理

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基于屏蔽数据多重定数截尾下系统部件的可靠性估计 被引量：4

6

作者 张萌 陆山 杨扬 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期1122-1127,共6页

利用屏蔽的系统寿命数据,在多重定数截尾样本下研究串联系统中部件的可靠性估计问题。首先利用概率元分析方法,推导样本似然函数。然后基于样本似然函数,给出部件参数和可靠度函数的极大似然估计,同时分别在平方损失、线性指数损失和广... 利用屏蔽的系统寿命数据,在多重定数截尾样本下研究串联系统中部件的可靠性估计问题。首先利用概率元分析方法,推导样本似然函数。然后基于样本似然函数,给出部件参数和可靠度函数的极大似然估计,同时分别在平方损失、线性指数损失和广义熵损失下,得到了部件参数和可靠度函数的Bayes估计。最后通过数值仿真研究屏蔽水平和截尾因子对估计精度的影响,并对各种估计进行了比较。 展开更多

关键词 屏蔽数据 多重定数截尾 概率元 损失函数 极大似然估计 BAYES估计

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基于ML-PDA算法的低可见目标跟踪研究 被引量：2

7

作者 齐立峰 惠小平 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2014年第1期27-32,共6页

针对利用传统算法难以跟踪低空目标的问题,提出了一种可行的跟踪低空目标的最大似然-概率数据关联(ML-PDA)算法。在分析各种低空目标特性的基础上,首先建立了基于ML-PDA滤波算法的低空目标跟踪模型,然后对该模型进行了深入分析,最后通... 针对利用传统算法难以跟踪低空目标的问题,提出了一种可行的跟踪低空目标的最大似然-概率数据关联(ML-PDA)算法。在分析各种低空目标特性的基础上,首先建立了基于ML-PDA滤波算法的低空目标跟踪模型,然后对该模型进行了深入分析,最后通过计算机仿真对该模型进行了验证。结果表明:ML-PDA滤波算法对低空目标跟踪十分有效,并且提高了滤波实时性,具有较好的工程应用前景。 展开更多

关键词 低可见目标 目标跟踪 最大似然估计 概率数据关联

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基于SA-ML-PDA的无源协同定位方法 被引量：1

8

作者 郭云飞 滕方成 曾泽斌 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1888-1892,共5页

针对无源协同定位系统中低可观测目标的航迹初始及维持问题,提出一种基于模拟退火极大似然概率数据关联的双基站无源协同定位方法。首先,建立双基站无源协同定位系统数学模型。其次,提出基于极大似然概率数据关联的无源协同定位航迹初... 针对无源协同定位系统中低可观测目标的航迹初始及维持问题,提出一种基于模拟退火极大似然概率数据关联的双基站无源协同定位方法。首先,建立双基站无源协同定位系统数学模型。其次,提出基于极大似然概率数据关联的无源协同定位航迹初始算法,并首次利用模拟退火算法解决极大似然概率数据关联中的优化求解问题,以提高目标检测跟踪性能。最后,通过滑窗法实现航迹维持。仿真结果表明,所提方法能够有效解决双基站无源协同定位系统中低可观测目标的航迹初始及维持问题。 展开更多

关键词 目标跟踪 无源协同定位 极大似然概率数据关联 模拟退火

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具部分缺失数据的两个几何总体参数倒数的估计和检验 被引量：1

9

作者 龚双辉 万建平 《应用数学》 CSCD 北大核心 2006年第S1期203-206,共4页

本文讨论了部分缺失数据的两个几何总体的参数倒数的估计和检验证明了估计的强相合性和渐近正态性.

关键词 缺失数据 极大似然估计 概率函数 几何分布

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应用概率模型确定嗅觉阀值

10

作者 S.Viswanathan G.P.Mathur +2 位作者 A.W.Gnyp C.C.St.Pierre 朱琦 《环境科学研究》 EI CAS 1984年第2期30-35,共6页

本文提出了一种方法,即不需要实际鉴别,而是根据试验组成员的响应情况,通过适当的概率计算,就可以确定嗅觉阈值。验证了一个现有的模型,它的适应范围可达到强制二元试验.此外.还试验了适用于强制三元选择情况下的两种模型.通过应用这些... 本文提出了一种方法,即不需要实际鉴别,而是根据试验组成员的响应情况,通过适当的概率计算,就可以确定嗅觉阈值。验证了一个现有的模型,它的适应范围可达到强制二元试验.此外.还试验了适用于强制三元选择情况下的两种模型.通过应用这些概率模型与用现行的方法所得结果进行比较,正丁醇的嗅觉阈值得以确定。由于二段模型和极大似然估计法两者所测定的嗅觉阈值误差可减到最小,所以两者都优于目前流行的方法。 展开更多

关键词 概率模型 极大似然估计法 二段 响应情况 选择情况 似然函数 修正法 数据方法 概率计算 辩别

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多传感器多目标跟踪的JPDA算法 被引量：16

11

作者 巴宏欣 赵宗贵 +1 位作者 杨飞 曹雷 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第7期1563-1566,共4页

传统的联合概率数据关联算法(JPDA)是在密集杂波环境下的一种良好的多目标跟踪算法,但它是针对单传感器对多目标跟踪的情况下使用,不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这一问题,文中提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的JPDA算法... 传统的联合概率数据关联算法(JPDA)是在密集杂波环境下的一种良好的多目标跟踪算法,但它是针对单传感器对多目标跟踪的情况下使用,不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这一问题,文中提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的JPDA算法,它以极大似然估计完成对来自多传感器的测量集合进行同源最优分划,然后采用JPDA方法对多目标进行跟踪。经过理论分析和仿真试验,证明了该方法能有效地进行多传感器多目标的跟踪,且具有算法简单、跟踪精度高、附加的计算量小等优点。 展开更多

关键词 多传感器多目标跟踪(MMT) 极大似然估计 联合概率数据关联(JPDA) 位置融合

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一种基于外辐射源的弱目标检测跟踪算法 被引量：4

12

作者 段金英 李盛 陈恒 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2018年第4期66-70,共5页

针对强杂波条件下弱目标的检测跟踪问题,提出一种基于外辐射源的极大似然概率数据关联检测跟踪算法。该算法建立了多基站外辐射源雷达系统数学模型,并提出基于极大似然概率数据关联的弱目标航迹起始算法。利用遗传算法解决极大似然概率... 针对强杂波条件下弱目标的检测跟踪问题,提出一种基于外辐射源的极大似然概率数据关联检测跟踪算法。该算法建立了多基站外辐射源雷达系统数学模型,并提出基于极大似然概率数据关联的弱目标航迹起始算法。利用遗传算法解决极大似然概率数据关联中的优化求解问题,以提高目标检测跟踪性能。通过滑窗法实现航迹维持。仿真结果表明,所提算法能有效解决强杂波条件下弱目标的检测跟踪问题,并改善检测跟踪性能。 展开更多

关键词 弱目标 外辐射源 极大似然概率 数据关联 航迹起始 遗传算法 滑窗法

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不同IRT模型在生活取向测验修订版中的适用性比较 被引量：3

13

作者 邓稳根 戴海琦 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2011年第2期216-220,共5页

为比较拓广等级展开模型、等级反应模型和拓广分部评分模型在生活取向测验修订版上的模型-数据拟合差异及项目参数估计值和标准误差的差异,选取2个学校的大一新生(3 864人)进行分析,采用单项目、两项目对和三项目组校正χ2/df检验3个模... 为比较拓广等级展开模型、等级反应模型和拓广分部评分模型在生活取向测验修订版上的模型-数据拟合差异及项目参数估计值和标准误差的差异,选取2个学校的大一新生(3 864人)进行分析,采用单项目、两项目对和三项目组校正χ2/df检验3个模型的模型-数据的拟合,采用边际极大似然方法估计项目参数值及其标准误差.结果发现拓广等级展开模型的模型-数据拟合优于其它2个模型,但该模型的项目参数估计值及其标准误差显得并不是很合理,提示需要对该模型开展更深入的研究. 展开更多

关键词 拓广等级展开模型 等级反应模型 拓广分部评分模型 模型-数据拟合 边际极大似然方法

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一种新的正态分布实例的贝叶斯分类算法 被引量：8

14

作者 黄捷 彭宏 林嘉宜 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第12期46-48,共3页

用正态分布密度函数逼近条件概率的方法 ,构造出一种新的贝叶斯算法 ,对服从正态分布的实例进行分类 .大量算例验证了该算法的分类有效性 。

关键词 分类器 贝叶斯概率 正态分布 极大似然估计 数据挖掘 贝叶斯分类法

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基于最优划分的多传感器多目标跟踪NNJPDA算法

15

作者 侯蒙 王睿 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2006年第4期39-42,共4页

传统的最邻近联合概率数据关联算法(NNJPDA)不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这一问题,提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的最邻近联合概率数据关联算法,它以极大似然估计完成对来自多传感器的测量集合进行同源最优划分,然... 传统的最邻近联合概率数据关联算法(NNJPDA)不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这一问题,提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的最邻近联合概率数据关联算法,它以极大似然估计完成对来自多传感器的测量集合进行同源最优划分,然后采用NNJPDA方法对多目标进行跟踪。经过理论分析和仿真试验,证明了该方法能有效地进行多传感器多目标的跟踪,且具有算法简单、跟踪精度高、附加计算量小等优点。 展开更多

关键词 多传感器多目标跟踪 极大似然估计 最邻近联合概率数据关联 位置融合

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