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基于AMD算法的多目标分布式融合
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作者 吕丽平 王丽娟 张玉宏 《电光与控制》 北大核心 2017年第12期106-111,共6页
提出一种新的基于广义交叉协方差(GCI)和平均边缘概率密度(AMD)的分布式多目标融合机制。传统的多传感器跟踪算法存在一些难以克服的缺点:如航迹关联性能对关联参数设置敏感,航迹关联计算量随目标个数增加呈指数增加等。为解决这些问题... 提出一种新的基于广义交叉协方差(GCI)和平均边缘概率密度(AMD)的分布式多目标融合机制。传统的多传感器跟踪算法存在一些难以克服的缺点:如航迹关联性能对关联参数设置敏感,航迹关联计算量随目标个数增加呈指数增加等。为解决这些问题,提出一种适用于多目标的鲁棒性较好的分布式融合算法。首先,将多目标联合后验概率密度近似为关于其AMD的积分布;然后,考虑到不同雷达节点之间的未知的互相关,采用GCI融合算法进行融合。由于航迹关联过程被内嵌在航迹融合过程中,所提分布式融合机制同时进行航迹关联和航迹融合,理论上会更加完备。所提算法借助高斯混合模型实现,试验结果证明其性能相比传统融合算法有很大改善。 展开更多
关键词 多传感器融合 平均边缘概率密度(amd) 广义交叉协方差(GCI)融合算法 高斯混合模型 后验概率密度
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