《次最优概率和集中式MSJPDA算法》PDF+DOC
作者:张琦,张晶炜,熊伟,何友
单位:哈尔滨工业大学
出版:《哈尔滨工业大学学报》2009年第05期
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFHEBX2009050480
DOC编号:DOCHEBX2009050489
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于S-D分配的多传感器联合概率数据互联算法》PDF+DOC2005年第04期 熊伟,张晶炜,何友
《多传感器多目标跟踪算法性能分析》PDF+DOC2004年第03期 张晶炜,刘永,熊伟
《集中式自适应网格IMMJPDA算法》PDF+DOC2012年第01期 许江湖,刘忠,党玲
《基于速度方位约束的多传感器模糊数据互联》PDF+DOC2016年第09期 刘俊,刘瑜,何友,孙顺
《角度信息辅助的集中式多传感器多假设跟踪算法》PDF+DOC2015年第01期 王欢,孙进平,付锦斌,毛士艺
《神经网络在多传感器多目标跟踪中的应用》PDF+DOC2003年第04期 陈小惠,万德钧,王庆
《一种有效的不同类型传感器多目标跟踪融合算法》PDF+DOC2003年第01期 陈小惠,万德钧,王庆
《基于模糊加权的分布式IMMJPDA算法》PDF+DOC2012年第04期 党玲,许江湖
《分布式多传感器联合Viterbi数据互联算法》PDF+DOC2011年第11期 王海鹏,高峰,熊伟
《多传感器联合概率数据互联法的探讨》PDF+DOC2009年第04期 张丽群,吴畏
针对集中式多传感器联合概率数据互联(MSJPDA)并行算法经常出现滤波发散的现象,以及集中式MSJPDA算法实现复杂且运算量大的问题,对并行结构的MSJPDA算法进行了合理的修正,修正后的算法在滤波时运用概率数据互联的思想对各传感器的修正量进行概率加权,将次最优联合概率数据互联算法引入到集中式MSJPDA算法,简化后算法在性能接近的情况下有效地减少了运算量.仿真比较与分析结果表明,本文算法的综合性能更优越。
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。