基于最近邻的集中式多传感器多目标跟踪算法

经典的集中式多传感器多目标跟踪算法通常计算量较大,经常难以满足系统的实时性要求,工程上实现起来比较困难,为进一步扩大集中式多传感器的应用范围,使其在对算法实时性要求较高、跟踪精度要求较小的实际场合中广泛应用。文章基于最近邻域思想,研究了并行处理结构的集中式多传感器最近邻域算法,并从算法跟踪精度、实时性、有效跟踪率3个方面对其与经典的顺序多传感器联合概率数据互联算法进行了仿真比较。经仿真验证,并行处理结构的集中式多传感器最近邻域算法实时性提高了60%以上,且在跟踪背景杂波适中的情况下能够有效跟踪目标。     

基于概率最近邻域算法的分布式多传感器多目标跟踪算法

为进一步扩大分布式多传感器的应用范围,基于概率最近邻域思想,研究了分布式多传感器概率最近邻域算法,并对其与分布式多传感器联合概率数据互联算法进行了性能仿真分析。经仿真验证,分布式多传感器概率最近邻域算法能够解决多传感器多目标跟踪问题,且实时性有较大提高。