多目标跟踪中几种数据关联方法的比较

数据关联是多目标跟踪的核心部分,概率数据关联滤波(probability data association filter,PDA)算法和联合概率数据关联滤波(join tprobability data association filter,JPDA)算法是两种典型的数据关联算法。PDA方法计算量小,有较好的单目标跟踪性能,但在跟踪多个目标时会发生目标的偏移和聚合现象;JPDA方法具有良好的多目标跟踪性能,但其运算量巨大而难于在工程中应用。OSPDA(the order statistics PDA)是改进型的快速算法,关联精度高并且计算量小。对这几种数据关联方法进行了分析比较,并作了仿真,指出各种算法的优缺点。

异类多传感器系统中基于跟踪质量的辐射控制研究

提出了基于跟踪质量的二种雷达辐射控制方式 ,给出了基于辐射控制的异类多传感器系统管理与综合方法 ,通过仿真对基于不同辐射控制方式的多传感器系统目标跟踪性能进行了分析 。

自适应交互多模型跟踪算法的模型集设计

自适应交互多模型算法 ( AIMM)是标准交互多模型算法 ( IMM)的一种改进。但AIMM遇到了新问题 ,包括如何选择自适应模型集的结构 ,如何从基于旧模型集的滤波器中继承各种数据。本文分析了这些问题 ,并给出了 AIMM中模型集和模型转移概率的设计方法。仿真结果表明 ,改进的 AIMM算法比普通的