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在以前的一篇文章里,作者是根据探测传感器阵列输出的信号的到达方向(DOA)来考虑多目标跟踪问题。并推导出一种用于数据关联的算法。本文作者用了一种新方法考虑DOA估算问题,该方法似乎能得到令人满意的估值。前方导出的数据关联算法已被用于计算不同目标轨迹的新估值。 相似文献
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基于聚类的多平台协同数据关联算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
从多平台协同工作的角度出发,针对目标和传感器观测数据之间的关联问题进行了研究。给出了模糊聚类目标函数、FCM算法步骤和量测目标归属判定方法,基于此,提出了模糊C-均值聚类和量测目标归属判定算法,然后提出了基于聚类算法的多平台协同多目标数据关联算法。仿真实验结果表明,该算法数据关联正确率较高,能够提升跟踪精度。 相似文献
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提出了一种联合概率数据关联滤波器,它利用自适应更新时间来跟踪杂波环境中的目标,并与利用恒定更新时间的联合概率数据关联滤波器做了比较。利用蒙特卡罗模拟,根据不同的目标轨迹对算法的跟踪性能进行了估计。 相似文献
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当前电磁环境日益复杂,对多个辐射源的数据关联和无源定位已经成为重要的研究方向。以时差双曲交会定位为例,根据不同时刻到达时间差的连续性以及同一目标到达不同监测站时间差之间的相关性,完成测量数据的正确关联,并利用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波对辐射源的位置进行估计,仿真计算表明该方法具有较高的正确关联概率,可以实现定位误差的快速收敛。 相似文献
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提出了一种采用自适应更新时间,用于在杂波环境和探测概率小于1的环境下跟踪 概率数据关联滤波器,并与采用恒定更新时间的概率数据关联滤波器作比较。 相似文献
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在异类传感器信息融合系统中,快速准确地对目标进行数据关联极为重要。为解决2D雷达与红外传感器在三维空间中的数据关联问题提出了一种新方法。该方法采用两级关联算法进行关联,首先利用精度较高的2D雷达径向距离和红外传感器俯仰角及方位角找出目标在X-Y平面上的可能位置,通过构造角度检验统计量完成第一级关联,排除大部分虚假定位点;再采用二维分配算法对余下的候选关联组合进行精确关联,从而获得最优关联分配方案。仿真结果表明该方法较大地提高了正确关联概率,是一种有效实用的数据关联方法。 相似文献
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为充分利用探测设备可测得的到达时间、到达方向和多普勒频率等空域、时域与频域信息,提出了一种新的单站无源定位系统数据融合优化滤波算法。给出了算法的基本原理及其模型。仿真结果表明:与传统算法相比,该算法具更好的定位精度和收敛速度,是一种有效、可行的定位算法。 相似文献
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多传感器信息融合技术综述 总被引:16,自引:0,他引:16
信息融合是信息领域一个前景广阔的研究方向。通过多传感器组网可以获得比单一传感器质量更高的信息。从信息融合的定义诠释了信息融合的内涵,指出信息融合的实质是推理与决策。给出集中式、分布式和混合式三种模型结构,比较它们的优缺点。融合层次对多传感器信息融合性能有重要影响,给出三种融合层次的性能对比结果。分析四种流行的融合处理算法,比较它们的性能。最后从技术发展和应用需求出发,对信息融合的发展作进一步展望。 相似文献
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为了保证精确打击机动目标,导弹可以采用主/被动雷达切换探测目标。考虑到作战的隐蔽性和生存性,提出基于多传感器信息融合的被动优先跟踪方法:跟踪开始时,令主/被动雷达同时对目标进行探测和跟踪,将二者的信息进行融合,同时自适应地学习融合结果与二者信息的偏差,经过一段时间学习,融合偏差稳定,此时令主动雷达停止工作,由被动雷达单独工作,而目标的运动信息则由被动雷达的信息和学习得到的融合偏差合成。如果目标机动较大,则定期令主动雷达工作以进一步修正融合偏差。该方法既保证了跟踪的精度,同时又减少了主动雷达的工作时间,从而提高了作战的隐蔽性和生存性。将该方法应用于导弹的目标跟踪,仿真结果表明该方法有效。 相似文献
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通过判断目标量测值和运动状态之间的最优对应关系,将数据关联问题描述为一类约束组合优化问题,采用混沌优化自适应遗传算法来求解数据关联问题,仿真结果表明,这种算法具有很高的关联成功率;此外,分别采用自适应遗传算法、混沌优化算法以及混沌优化自适应遗传算法求解数据关联问题,结果表明,混沌优化自适应遗传算法求解数据关联问题的最优率明显高于其他2种方法,且其收敛速度也明显快于单独使用自适应遗传算法或混沌优化算法。 相似文献
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为提高复杂数据融合系统中的航迹关联正确率,在ZHOU B的DC和AC算法基础上提出一种新的近似多传感器多目标联合概率数据关联算法,它以一个目标为中心的近似聚为构造关联事件的起点,并在计算中将DC和AC结合得到的一种全部的点迹-航迹关联算法,在杂波下目标密集,航迹复杂的数据融合系统中进行实验,对关联正确率,并联时耗等与最近邻法进行了比较,效果较好,它能为有效提高目标点迹-航迹的关联正确率,在计算时耗上较完全联合概率法少得多,能满足工程中实时性的要求。 相似文献
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一种新的SMC-PHD滤波的多目标状态估计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有的应用于多目标跟踪概率假设密度粒子滤波器的目标状态估计方法不能很好地解决目标密度较高情况下的多目标状态估计问题,提出了一种新的基于粒子标签的多目标状态估计方法。该方法利用附加在每个粒子上的身份标签将粒子分为不同的粒子群,粒子群的个数与概率假设密度粒子滤波器的目标估计个数相同。随后根据粒子与最近量测的似然函数估计目标的运动状态,使得粒子概率假设密度滤波器在目标密集的情况下仍能准确地估计出目标状态。仿真试验表明,论文所提方法在目标密度较大情况下能够较好地估计出多目标状态,并提高了目标关联的准确性。 相似文献