《复杂环境下多机动目标跟踪问题的研究》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《一种基于HMM的多传感器多目标快速跟踪算法》PDF+DOC 在分布式多传感器系统中 ，一种基于隐Morkov模型的检测与跟踪算法得到了应用。该算法的优点在于适用于机动目标模型 ，且对目标的观测噪声未加任何限制。但由于该模型中所采用的Viterbi算法计算量大 ，实时性较差 ，因此提出了一种自适应算法以减少Viterbi算法中的冗余状态 ，有效地克服了其计算量......
2. 《基于交叉定位的多传感器多机动目标跟踪》PDF+DOC 交叉定位的思想可以用来简化数据关联 ，实现状态估计。但在杂波或多目标的环境中 ，定位法会产生大量虚假目标。通过分析传感器数目的选择 ，来限定虚假目标生成的概率。提出了一种基于HMM(HiddenMarkovModel)的全邻似然估计跟踪算法。该算法采用观测 -航迹关联 ，具有相对简单的多项式复杂度。......
3. 《基于遗传算法的多传感器多目标静态数据关联》PDF+DOC 提出利用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成功率，并且提高了多传感器数据融合系统的检测概率。...
4. 《多传感器数据融合中的多目标静态数据关联》PDF+DOC 本文研究了无杂波和漏检的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.这一问题可以通过对测量划分的联合似然函数的极大化来解决，通常可将其转化为三维匹配问题，但其求解的复杂度是NP的.本文提出了一种基于遗传算法的优化算法，来解决三维匹配问题，实验结果表明这种算法具有......
5. 《多传感器融合多目标跟踪中的序贯航迹关联算法》PDF+DOC 对于分布式多传感器融合多目标跟踪系统，提出一种序贯处理的航迹关联融合算法。为实现杂波干扰环境中对密集多目标的精确跟踪，航迹关联采用了粗、精关联相结合的方法，最小均方误差法用于实现航迹融合。序贯处理的航迹关联融合算法在保证航迹关联正确的同时，大大降低了计算量。仿真实验结果说明了本文方法的有效性。...
6. 《多传感器多目标跟踪算法性能分析》PDF+DOC 多假设与联合概率数据互联算法都能很好地解决杂波环境下的多目标跟踪问题。随后 ，人们在此基础上又将单传感器多假设、联合概率数据互联算法推广至集中式多传感器系统与分布式多传感器系统。近来 ，也有文献提出将广义S D分配算法动态化 ，实时地应用到集中式多传感器系统对杂波中的多目标进行跟踪。这些算法各有特点......
7. 《改进并行集中式数据关联算法》PDF+DOC 针对目标批次过多导致计算上的组合爆炸问题，提出一种改进并行集中式多传感器不敏近似联合概率数据关联(joint probabilistic data association，JPDA)算法。该算法首先采用基于unscented变换的卡尔曼滤波(unscent-ed Kalman filter，UKF)......
8. 《基于S-D分配的集中式多传感器不敏滤波算法》PDF+DOC 研究了非线性环境中的集中式多传感器多目标跟踪问题，提出了一种基于S-D分配的集中式多传感器不敏滤波算法。算法通过广义S-D分配技术实现每个传感器中的量测与目标的数据关联，求得所有可能互联中的最佳划分，然后按照顺序多传感器联合概率数据互联算法，依次处理最佳划分中各传感器源于同一目标的量测，在此基础上通......
9. 《集中式多传感器不敏多假设滤波算法》PDF+DOC 为了解决非线性系统中杂波环境下的多传感器多目标跟踪问题，提出了一种集中式顺序多传感器不敏多假设滤波算法。在算法中，首先根据顺序结构多传感器系统实现方法将研究问题转化为顺序处理多个非线性单传感器多目标跟踪问题，然后结合多假设跟踪的思想将单传感器中量测点迹与多个航迹互联，在此基础上采用不敏卡尔曼滤波完成......
10. 《集中交互式多传感器联合概率数据互联算法》PDF+DOC 为了解决杂波环境下多传感器多机动目标跟踪问题，本文提出了一种集中交互式多传感器联合概率数据互联算法。本文提出的算法首先应用广义S-D分配的规则对每个传感器送来的观测数据进行排列组合，并对所有的测量组合进行有效性判断，然后应用数据压缩的方法将每个有效量测组合压缩成一个等效量测点并根据每个等效量测点的联......