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基于交互式自适应概率数据关联的目标跟踪算法
被引量：
4
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作者
李辉
张安
+2 位作者
沈莹
何胜强
程琤
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期172-176,共5页
在联合交互式多模型概率数据关联思想的基础上,将自适应滤波算法应用到概率数据关联滤波器中,提出了一种适用于杂波环境机动目标跟踪的新算法—交互式自适应概率数据关联(Interactive Multiple Models Adaptive Probabilistic DataAssoc...
在联合交互式多模型概率数据关联思想的基础上,将自适应滤波算法应用到概率数据关联滤波器中,提出了一种适用于杂波环境机动目标跟踪的新算法—交互式自适应概率数据关联(Interactive Multiple Models Adaptive Probabilistic DataAssociation—IMM-APDA)算法,避免了模型选取的不确定性,扩大了机动目标的跟踪范围,实现了杂波环境中对目标较高精度的状态估计.理论分析与仿真结果验证了该算法的优越性,提高了目标跟踪精度.
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关键词
雷达
数据
处理
自适应概率数据关联
蒙特卡罗仿真
多模型
状态估计
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题名
基于交互式自适应概率数据关联的目标跟踪算法
被引量：
4
1
作者
李辉
张安
沈莹
何胜强
程琤
机构
西北工业大学电子信息学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期172-176,共5页
基金
航空基础科学基金资助项目(2006ZC53023)
西北工业大学电子信息学院研究生创新实验室资助
文摘
在联合交互式多模型概率数据关联思想的基础上,将自适应滤波算法应用到概率数据关联滤波器中,提出了一种适用于杂波环境机动目标跟踪的新算法—交互式自适应概率数据关联(Interactive Multiple Models Adaptive Probabilistic DataAssociation—IMM-APDA)算法,避免了模型选取的不确定性,扩大了机动目标的跟踪范围,实现了杂波环境中对目标较高精度的状态估计.理论分析与仿真结果验证了该算法的优越性,提高了目标跟踪精度.
关键词
雷达
数据
处理
自适应概率数据关联
蒙特卡罗仿真
多模型
状态估计
Keywords
radar data processing
adaptive probabilistic data association
Monte Carlo simulation
multiple models
state estimation
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于交互式自适应概率数据关联的目标跟踪算法
李辉
张安
沈莹
何胜强
程琤
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007
4
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