为简化联合概率数据关联算法(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)的计算复杂度,增强JPDA算法的实时性,设计了一种新的JPDA简化算法。首先根据目标航迹与量测之间的关联规则,定义了一种新的计算关联概率的方法,之后分析公共量...为简化联合概率数据关联算法(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)的计算复杂度,增强JPDA算法的实时性,设计了一种新的JPDA简化算法。首先根据目标航迹与量测之间的关联规则,定义了一种新的计算关联概率的方法,之后分析公共量测对目标的影响,引入公共量测影响因子修正关联概率。该算法不用进行确认矩阵拆分,有效解决了在密集杂波环境下因回波密度增加而造成的计算上的组合爆炸问题。仿真结果表明,简化的JPDA算法能够在保持对目标有效跟踪的情况下,大大缩短计算时间,提高算法的实时性。展开更多
数据关联是多目标跟踪的一项关键技术。JPDA是大家公认的多目标跟踪中性能较好的数据关联算法,它认为量测和目标是一一对应的关联关系,但在许多实际情况中,量测和目标是多-多对应的关系。针对上述情况,该文提出了广义概率数据关联算法(G...数据关联是多目标跟踪的一项关键技术。JPDA是大家公认的多目标跟踪中性能较好的数据关联算法,它认为量测和目标是一一对应的关联关系,但在许多实际情况中,量测和目标是多-多对应的关系。针对上述情况,该文提出了广义概率数据关联算法(Generalized Probability Data Association,GPDA)。文中从理论上对这两种算法的性能进行了详细分析,并利用Monte Carlo技术对其性能进行了仿真比较。展开更多
文摘为简化联合概率数据关联算法(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)的计算复杂度,增强JPDA算法的实时性,设计了一种新的JPDA简化算法。首先根据目标航迹与量测之间的关联规则,定义了一种新的计算关联概率的方法,之后分析公共量测对目标的影响,引入公共量测影响因子修正关联概率。该算法不用进行确认矩阵拆分,有效解决了在密集杂波环境下因回波密度增加而造成的计算上的组合爆炸问题。仿真结果表明,简化的JPDA算法能够在保持对目标有效跟踪的情况下,大大缩短计算时间,提高算法的实时性。
文摘数据关联是多目标跟踪的一项关键技术。JPDA是大家公认的多目标跟踪中性能较好的数据关联算法,它认为量测和目标是一一对应的关联关系,但在许多实际情况中,量测和目标是多-多对应的关系。针对上述情况,该文提出了广义概率数据关联算法(Generalized Probability Data Association,GPDA)。文中从理论上对这两种算法的性能进行了详细分析,并利用Monte Carlo技术对其性能进行了仿真比较。
