《多传感器数据融合中的多目标静态数据关联》PDF+DOC

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2. 《基于自适应遗传算法的多传感器多目标静态数据关联》PDF+DOC 利用多传感器跟踪多目标技术中最重要的问题是目标关联问题 ，而常见的关联算法要么计算量大 ，要么实际运用中效果不理想。本文提出了利用自适应遗传算法来解决在传感器存在漏检、检测空域中目标个数未知情况下 ，单平台多传感器数据融合系统对目标进行检测时的静态数据关联问题。实验结果表明 ，这种算法具有很高的关联......
3. 《遗传算法在多传感器多目标静态数据关联中的应用》PDF+DOC 利用多传感器跟踪多目标技术中最重要的问题是目标关联问题。而常见的关联算法要么计算量大，要么实际运用中效果不理想。本文提出了利用遗传算法来解决无杂波和漏检情况下三种不同类型、不同位置的传感器对数目未知的目标进行检测时的静态数据关联问题。实验结果表明这种算法具有很高的关联成功率。...
4. 《多传感器广义概率数据关联算法研究》PDF+DOC 随着跟踪环境、跟踪对象的不断变化与发展，目标与量测已经很难用一一对应的关系去描述；广义数据关联算法(GPDA)提出目标与量测多多对应的可行性规则，其性能在目标与量测无论是否在一一对应的情况下，均优于传统的JPDA算法，并且计算量、存储量均远小于JPDA；考虑到GPDA的上述优点，将GPDA算法拓展到......
5. 《一个快速的被动式传感器数据关联算法》PDF+DOC 本文针对仅能获得关于目标角度信息的被动式传感器、且允许传感器漏检、虚警、以及监视空域目标位置和数量未知的静态数据关联问题 ，提出了一个基于空间交点属性强度的快速数据关联算法 .与现有算法相比 ，本方法较好地改进了数据关联算法的精度和运算速度 .最后 ，通过仿真实验给以验证 。...
6. 《多传感器多目标跟踪中的数据关联》PDF+DOC 利用多传感器跟踪多目标技术中最重要的问题是目标关联问题。它包括两个方面：同一传感器２次扫描或多次扫描间各目标的关联以及多传感器各自的跟踪航迹之间的关联。在密集目标、高密度杂波和干扰条件下，解决此问题有建立数学模型和计算量方面的困难。常见的算法有ＪＰＤＡ和ＭＨＴ，其模型较准确但复杂，计算量大，实际运用......
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8. 《复杂环境下多机动目标跟踪问题的研究》PDF+DOC 针对多机动目标跟踪问题 ，系统地讨论了其主要内容和各种算法 ，包括机动目标模型的建立、多个机动目标的跟踪和维持 ，跟踪过程中各种数据关联的处理方法、跟踪的起始和终结以及跟踪性能分析与评价 ，并对以后相关的研究方向进行了探讨。...
9. 《迭代自组织数据法在数据关联中的研究与改进》PDF+DOC 针对目标密集环境下易出现的误关联问题，提出了ISODATA算法的解决方法。该算法将目标点迹的特征参量构成待分类的样本空间，构建了基于ISODATA算法的模型，利用航迹的历史状态数据进行关联运算，有效地解决了多目标密集环境下的误关联问题，分析了记忆步长与计算量和关联结果的关系。通过仿真研究说明了算法在......
10. 《基于GA的漏检情况下多传感器多目标数据关联算法》PDF+DOC 研究了漏检情况下多传感器多目标检测中的数据关联问题，并将其描述为数学规划中组合最优化问题。当传感器大于３时，该问题的求解是ＮＰ的。提出一种基于 ＧＡ（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）的数据关联算法，仿真实验表明，该算法具有较高的关联成功率，并能优化求解的多目标个数，提高多传感器系统的检测概率。...