题名 多传感器数据融合系统中联合概率数据互联算法的研究
被引量：3
1
作者
缪臻 王宝树
机构
西安电子科技大学计算机学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第1期49-51,55,共4页
基金
武器装备预研资助项目(413150801)
文摘
概述了多传感器数据融合系统中的联合概率数据互联算法,给出了MSJPDA的两种处理结构,分析了其算法的复杂度。并在此基础上,结合B.Zhou提出的直接概率计算和近似概率计算的方法,提出了一种基于近似聚的近似概率数据互联算法(MSJPDA),通过仿真研究以及和最近邻法所做的比较表明,该方法确实能提高在密集情况下的数据融合精度,算法耗时与最近邻法相差不大,精确度接近完全概率互联算法。
关键词
数据 融合多传感器联合概率数据互联 近似多传感器联合概率数据互联 最近邻法
Keywords
data fusion MSJPDA(Multi-Sensor Joint Probabilistic Data Association) AMSJPDA (Approximate Multi-Sensor Joint Probabilistic Data Association) NN (Nearest Neighbor)
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP274.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
题名 几种简化联合概率数据互联算法性能分析
被引量：7
2
作者
张晶炜 熊伟 何友
机构
海军航空工程学院信息融合技术研究所
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2005年第10期1807-1810,共4页
基金
国家自然科学基金(60172033) 全国优秀博士论文作者专项资金(200036) 高校骨干教师基金(3240)资助课题
文摘
针对最优联合概率数据互联算法复杂、运算量大的问题,目前提出了许多简化的联合概率数据互联算法。为了清楚地了解这些算法在不同环境下在跟踪精度、实时性等跟踪性能上的差异,对几种典型的简化算法进行了详细的性能分析。给出了简化算法的数学模型,然后从理论上对这些算法进行了优缺点比较,最后选取了多种典型的与实际工程背景相近的多目标运动环境,对几种比较有代表性的简化算法在这些环境下进行仿真实验,并根据仿真结果对它们各方面的性能进行综合分析。
关键词
目标跟踪 数据 互联 性能分析 联合概率数据互联
Keywords
target tracking data association performance analysis joint probabilistic data association
分类号
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
题名 集中交互式多传感器联合概率数据互联算法
被引量：7
3
作者
张晶炜 熊伟 何友
机构
海军航空工程学院信息融合技术研究所
出处
《光电工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第11期26-30,共5页
基金
国家自然科学基金(60172033) 全国优秀博士论文作者专项资金(200036) 高校骨干教师资金(3240)
文摘
为了解决杂波环境下多传感器多机动目标跟踪问题,本文提出了一种集中交互式多传感器联合概率数据互联算法。本文提出的算法首先应用广义S-D分配的规则对每个传感器送来的观测数据进行排列组合,并对所有的测量组合进行有效性判断,然后应用数据压缩的方法将每个有效量测组合压缩成一个等效量测点并根据每个等效量测点的联合似然函数计算其联合互联概率,最后在此基础上应用交互式多模型算法的思想以处理目标出现机动的问题。本文最后给出了该算法的分析,仿真结果表明,本文算法能够很好地解决杂波环境下多传感器多机动目标的跟踪问题。
关键词
多传感器 数据 互联 交互式多模型 联合概率数据互联
Keywords
Multisensor Data association Interacted multiple model Joint probabilistic data association
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 集中式多传感器无极联合概率数据互联算法
被引量：4
4
作者
管旭军 周旭 芮国胜
机构
海军航空工程学院电子信息工程系 海军湛江保障基地通信雷达声纳修理厂
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2009年第11期2602-2606,共5页
基金
国家自然科学基金(60572161)资助课题
文摘
针对杂波环境下非线性系统中的多传感器多目标跟踪问题,提出了一种集中式多传感器无极联合概率数据互联算法。该算法中,首先采用无极卡尔曼滤波器实现非线性系统中状态分布的传递,在此基础上应用联合概率数据的思想将单个传感器的量测点迹与航迹互联,最后推广至顺序结构。由于无极卡尔曼滤波器可以获得比扩展卡尔曼滤波算法更高精度的近似,因此能减少非线性模型线性化引起的近似误差对联合概率数据互联概率及状态估计的影响,与基于扩展卡尔曼滤波器思想的顺序多传感器联合概率数据互联算法相比,该算法具有更高的跟踪精度和稳定性,最后通过仿真结果验证了该算法的优越性。
关键词
无极卡尔曼滤波器 联合概率数据互联 多传感器 多目标 非线性
Keywords
unscented Kalman filter joint probabilistic data association multisensor multitarget nonlinearity
分类号
TN95
[电子电信—信号与信息处理]
题名 基于杂波密度估计的联合概率数据互联算法
5
作者
汤添元 朱卫国 张小红 于露
机构
海军工程大学 海军后勤技术装备研究所 海军装备部驻西安军事代表局 [
出处
《现代电子技术》
2007年第7期22-24,共3页
文摘
联合概率数据互联(JPDA)算法能很好地解决密集环境下的多目标跟踪问题。在该算法基础上,人们又提出了多传感器联合概率数据互联(MSJPDA)算法和一些基于JPDA的修正算法。在联合概率数据互联算法中,有一个很重要的参数就是杂波数密度(或波门内虚假量测期望数),然而在许多实际情况中,这个参数是很难获取的。针对这一问题,提出了一种修正的联合概率数据互联算法,该算法通过实时地调整这一参数来获得对目标较为准确的估计结果。最后,给出了算法的仿真分析。
关键词
联合概率数据互联 杂波密度 目标跟踪 修正算法
Keywords
joint probabilistic data association clutter density target tracking modified algorithm
分类号
TN95
[电子电信—信号与信息处理]
题名 一种新的基于概率理论的概率数据互联滤波器
被引量：6
6
作者
刘宗香 谢维信 黄敬雄
机构
深圳大学信息工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第7期1641-1645,共5页
基金
国家部级基金 深圳大学科研启动基金(200640)资助课题
文摘
该文从理论上分析了用于目标跟踪的概率数据互联滤波器(PDAF)和联合概率数据互联滤波器(JPDAF)存在的不足,提出了一种新的概率数据互联滤波器(NPDAF)。NPDAF在数据关联时基于概率理论:一个测量可能源于目标,也可能源于杂波,但其源于目标的概率与其源于杂波的概率之和应为1。同时,给出了跟踪过程中NPDAF的数据互联模型及滤波器的实现方法。该实现方法首先计算测量与各目标的关联概率,然后用概率对跟踪滤波器的增益加以修正。仿真实验表明,在对多目标进行跟踪时NPDAF的性能优于JPDAF。
关键词
目标跟踪 概率 理论概率 数据 互联 滤波器联合概率数据互联 滤波器
Keywords
Target tracking Probability theory PDAF（Probabilistic Data Association Filter） JPDAF（Joint Probabilistic Data Association Filter）
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 三种引入Doppler量测的数据互联算法性能分析
7
作者
尉强 刘忠
机构
海军工程大学电子工程学院 空军预警学院陆基预警装备系
出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2017年第4期63-68,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61102168)
文摘
针对多频连续波雷达系统中多目标跟踪问题,提出了三种引入目标径向速度量测的贝叶斯类多目标数据互联改进算法。为了清楚地对比三种改进算法与传统算法以及改进算法之间在跟踪精度、实时性等跟踪性能上的差异,对上述算法在相同环境下进行了详细的性能分析。首先,简述了各算法的互联方法;然后,建立了跟踪模型;最后,选取典型的多目标运动情况对这些算法进行了仿真实验,并根据仿真结果综合分析了它们各方面的跟踪性能。
关键词
多目标跟踪 联合概率数据互联 联合 的综合概率 数据 互联 综合的联合概率数据互联 径向速度
Keywords
multi-target tracking joint probability data association joint integrated probability data association integrated joint probability data assoeation radial velocity
分类号
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
题名 高斯混合概率假设密度滤波器在多目标跟踪中的应用
被引量：17
8
作者
吕学斌 周群彪 陈正茂 熊运余 蔡葵
机构
四川大学计算机学院视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第2期397-404,共8页
基金
国家"八六三"高技术研究发展计划项目基金(2006AA12A104) 国家自然科学基金(60705005)资助~~
文摘
实现了基于随机集和点过程理论在目标数未知或随时间变化的多目标跟踪滤波算法.研究成果包括:(1)分析了基于随机有限集的多目标跟踪模型;(2)分析推导了基于随机集和点过程理论的概率假设密度滤波递推表达式;(3)实现了在线性高斯条件下的概率假设密度滤波的一种解析滤波算法;(4)仿真实验验证了算法的性能,比较了在杂波强度和检测概率变化的情况下和联合概率数据互联算法相关性能;(5)指出了算法的一些不足以及改进的研究方向.
关键词
高斯混合概率 假设密度(PHD)滤波器 概率 假设密度滤波器随机集 多目标跟踪 联合概率数据互联
Keywords
JPDA GMPHD probability hypothesis density filter random sets multi-target tracking
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 多普勒盲区条件下空地预警雷达多目标协同跟踪方法
被引量：6
9
作者
付莹 汤子跃 孙永健
机构
空军预警学院 中国人民解放军 北京无线电测量研究所
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2014年第7期2379-2386,共8页
基金
武器装备军内科研项目(2011195)
文摘
针对多普勒盲区条件下预警机雷达多目标跟踪问题,基于交互式多模型(IMM,Interacting Multiple Models)、联合概率数据互联(JPDA,Joint Probability Data Association)和分布式不敏卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter)提出了预警机雷达与地基雷达对目标进行协同跟踪的方法。该方法利用目标的状态估计和预测实时计算每部雷达的动态融合权值,预测目标的多普勒频率。当预警机雷达对目标的量测不存在且检测到目标进入预警机雷达多普勒盲区时,由预警机雷达对目标状态进行外推,以此产生虚拟量测,用虚拟量测与地基雷达协同跟踪对目标的融合估计状态进行更新;若预警机雷达对目标的量测不存在且目标不是进入多普勒盲区时,由地基雷达单独对目标的融合估计状态进行更新。当目标飞出预警机雷达多普勒盲区后,将预警机雷达对目标的状态估计再次与地基雷达进行关联,并根据动态权值融合更新目标状态。仿真结果表明,该方法能够改善多普勒盲区内多目标航迹的连续性和跟踪精度。
关键词
协同跟踪 多普勒盲区 交互式多模型 联合概率数据互联 多目标
Keywords
collaborative tracking Doppler blind zone interacting multiple models joint probability data association multi-target
分类号
TN951
[电子电信—信号与信息处理]
题名 战场侦察相控阵雷达波束调度研究
被引量：2
10
作者
史小斌 顾红 刘艳华 黄金杰
机构
南京理工大学电子工程与光电技术学院 西安电子工程研究所 中国北方车辆研究所
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期1220-1228,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61471198) 中国航天科技集团公司航天科技创新基金项目(CASC04-02)
文摘
战场侦察相控阵雷达在强地杂波环境下对机动性目标跟踪和边跟踪边搜索(TAS)波束调度策略是当前研究的热点。利用地面杂波和目标路径等先验信息,建立了杂波环境下地面交互多模型联合概率数据互联(GIMMJPDA)多目标跟踪算法,在区分目标威胁度、不同威胁目标跟踪精度的基础上实现目标动态的TAS波束调度。经目标态势仿真验证,基于GIMMJPDA目标跟踪算法、高威胁优先级和目标跟踪精度基础上的战场侦察相控阵雷达TAS波束调度策略具有高的时间利用效率。
关键词
兵器科学与技术 战场侦察相控阵雷达 交互多模型 联合概率数据互联 滤波器目标威胁度 先验信息 边搜索边跟踪波束调度
Keywords
ordnance science and technology battlefield surveillance phased array radar interacting multiple model joint probability data association target threat degree prior information track-and- search beam scheduling
分类号
TN958.92
[电子电信—信号与信息处理]
题名 一种双门限自适应多模多目标跟踪算法
11
作者
王雪飞 尚朝轩 王昌盛
机构
军械工程学院
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2014年第10期158-162,共5页
文摘
针对机动目标的交互多模跟踪滤波器,提出了基于模型过程噪声自适应调整的双门限的AIMM算法,并对其性能进行了研究,该算法对模型初始参数不敏感,具有稳定性,在目标模型与目标实际运动偏差较大的情况下,具有较好的跟踪性能;针对密集杂波和多目标情况下的目标跟踪,将多模交互滤波的模型自适应调整算法与JPDA算法结合,提出了AIMMJPDA算法的思想与实现。仿真结果显示该方法在机动目标跟踪方面具有模型调整简单、跟踪实时性良好的效果。
关键词
交互多模 联合概率数据互联 目标跟踪 双门限
Keywords
IMM JPDA target tracking double threshold
分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
