《修正并行式多传感器不敏多假设跟踪算法》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《异步采样下的多红外传感器多目标跟踪算法》PDF+DOC 针对异步采样下多红外传感器多目标跟踪问题，提出了一种基于概率假设密度粒子滤波的跟踪算法。该算法首先将一个融合周期内所有采样点在融合中心的坐标系中和时钟下进行统一映射，然后按照实际测量值到来的时间先后顺序，根据融合周期内相邻两个时刻之间状态的动态关系，建立相应采样时刻间的状态方程和量测方程，最后根据当......
2. 《多传感器分布式Kalman滤波融合算法》PDF+DOC 讨论多传感器数据融合算法，给出了一种使用于一般线性系统的多传感器分布式Ｋａｌｍａｎ滤波算法...
3. 《神经网络在多传感器多目标跟踪中的应用》PDF+DOC 首先研究了基于粗关联和精关联过程的多传感器多目标 (MSMT)跟踪融合算法 ，精关联是联合概率数据关联 (JPDA)算法的推广 ，JPDA算法存在随传感器数和目标数的增加而计算量迅速增加的缺点 ；其次提出了一种基于神经网络的MSMT联合概率数据互联 (MNJPDA)算法 ，MNJPDA算法能克服计算......
4. 《基于模糊加权的分布式IMMJPDA算法》PDF+DOC 提出了一种基于模糊加权的分布式交互多模型联合概率数据互联算法。该算法在融合中心采用模糊加权方法对不同传感器关于同一目标的模型概率、状态估计及其协方差进行融合，而模糊权值为各传感器关于各目标的状态估计协方差的迹的隶属度。最后通过计算机仿真验证了该算法的正确性和有效性。...
5. 《分布式多传感器联合Viterbi数据互联算法》PDF+DOC 为了提高分布式多传感器对密集杂波环境下多目标的跟踪效果，基于Viterbi算法的思想，研究了分布式多传感器联合Viterbi数据互联算法，并与顺序处理结构的集中式多传感器联合概率数据互联算法和分布式多传感器联合概率数据互联算法进行了仿真性能比较。经仿真验证，该算法能够在密集杂波环境下对目标进行有效跟......
6. 《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......
7. 《基于概率最近邻域算法的分布式多传感器多目标跟踪算法》PDF+DOC 为进一步扩大分布式多传感器的应用范围，基于概率最近邻域思想，研究了分布式多传感器概率最近邻域算法，并对其与分布式多传感器联合概率数据互联算法进行了性能仿真分析。经仿真验证，分布式多传感器概率最近邻域算法能够解决多传感器多目标跟踪问题，且实时性有较大提高。...
8. 《多传感器顺序统计量不敏概率数据互联算法》PDF+DOC 针对非线性系统中杂波环境下的多传感器多目标跟踪问题，提出了一种多传感器顺序统计量不敏概率数据互联算法(MSOSUPDA)。算法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，然后结合顺序统计量概率数据互联(OSPDA)的思想将单个传感器的量测点迹与多个航......
9. 《集中式多传感器无极联合概率数据互联算法》PDF+DOC 针对杂波环境下非线性系统中的多传感器多目标跟踪问题，提出了一种集中式多传感器无极联合概率数据互联算法。该算法中，首先采用无极卡尔曼滤波器实现非线性系统中状态分布的传递，在此基础上应用联合概率数据的思想将单个传感器的量测点迹与航迹互联，最后推广至顺序结构。由于无极卡尔曼滤波器可以获得比扩展卡尔曼滤波算......
10. 《基于数据压缩的多传感器多假设算法》PDF+DOC 为解决集中式多传感器系统中多目标跟踪问题，提出了一种新的多传感器多目标算法.提出的算法首先应用经典分配规则对每个传感器送来的观测数据进行排列组合，然后对每个组合中各量测点进行概率加权以获得一个等效量测点，最后根据每个等效量测点产生的互联假设计算其互联概率并获得融合中心的状态估计.给出了该算法与已有集......