《交通信息采集雷达中目标跟踪算法的研究》PDF+DOC
作者:焦浩,李珂,宋健强
单位:西安空间无线电技术研究所
出版:《空间电子技术》2020年第03期
页数:7页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFKJDZ2020030110
DOC编号:DOCKJDZ2020030119
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《雷达多目标跟踪算法》PDF+DOC2011年第10期 戴欣,郝旭
《基于卡尔曼滤波的多特征加权最近邻数据关联与跟踪算法》PDF+DOC2020年第03期 赵丰,王利辉,陈俊吉,张明,徐伟业,李进军,赵超
《神经网络在目标跟踪数据融合中的应用》PDF+DOC1994年第06期 L.陈
,苗艳
《一种基于IMM/MSPDAF的多传感器数据融合目标跟踪算法》PDF+DOC2010年第06期 张锐,胡国平
《一种改进的基于FCM的目标跟踪数据关联算法》PDF+DOC2010年第01期 张刚,廖阳,刘强
《一种基于改进FCM聚类联合概率数据关联算法》PDF+DOC2010年第08期 孙炜,吕辉,白剑林
《一种新的基于概率理论的概率数据互联滤波器》PDF+DOC2009年第07期 刘宗香,谢维信,黄敬雄
《融合热释电红外传感器与视频监控器的多目标跟踪算法》PDF+DOC2014年第04期 李方敏,姜娜,熊迹,张景源
《基于贝叶斯推理的目标跟踪》PDF+DOC2004年第05期 徐涛,曾涛,崔智社
《灰度图像的多目标跟踪法》PDF+DOC2004年第S4期 毛晓艳,杨树兴,莫波
现代交通系统的核心是对交通信息进行采集。使用雷达对交通信息采集具有效果好、不易受环境影响且寿命长等优点。交通信息采集的本质是对目标的状态信息进行动态检测。由于交通环境的复杂多样,因此采用合理的算法实现对目标的跟踪显得尤其重要。该文以转换测量卡尔曼滤波(CMKF)为基础,采用经验联合概率数据关联算法(CJPDA)与概率数据互联算法(PDA)相结合的数据关联方法,利用PDA对单目标或稀疏多目标进行数据关联,用CJPDA对复杂多目标进行数据关联,从而实现了雷达对目标的跟踪,进而实现了对交通信息的采集。文中首先介绍了CMKF滤波算法相关技术原理;其次描述了一些常用的数据关联算法实现过程;最后通过仿真分析验证了该种组合目标跟踪算法能够在满足交通信息采集雷达精度要求的同时有效的降低系统运算量,对系统的实时性有较好的提升。
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