光电工程
光電工程
광전공정
OPTO-ELECTRONIC ENGINEERING
2012年
1期
88-93
,共6页
目标跟踪%数据关联%跟踪门%概率密度
目標跟蹤%數據關聯%跟蹤門%概率密度
목표근종%수거관련%근종문%개솔밀도
大多数传统的跟踪门技术仅使用目标的运动学量测信息,在多目标、多杂波跟踪场景中会导致较大的关联不确定性.考虑到属性传感器可以获取目标的类型信息,提出了基于目标联合状态类型概率密度的跟踪门方法.首先给出目标状态与类型的联合概率密度表示,从而导出以类为条件的跟踪门构建方法.为了适用于实时的非线性跟踪系统,门限的计算采用了基于仿真的算法.场景1显示如果目标的量测预测密度为偏斜函数时,基于仿真的门限算法可以获得最优的跟踪门；场景2为地面编队目标的跟踪过程.与使用传统的跟踪门相比,以类为条件的跟踪门技术在很大程度上提高了目标量测到航迹的关联率.
大多數傳統的跟蹤門技術僅使用目標的運動學量測信息,在多目標、多雜波跟蹤場景中會導緻較大的關聯不確定性.攷慮到屬性傳感器可以穫取目標的類型信息,提齣瞭基于目標聯閤狀態類型概率密度的跟蹤門方法.首先給齣目標狀態與類型的聯閤概率密度錶示,從而導齣以類為條件的跟蹤門構建方法.為瞭適用于實時的非線性跟蹤繫統,門限的計算採用瞭基于倣真的算法.場景1顯示如果目標的量測預測密度為偏斜函數時,基于倣真的門限算法可以穫得最優的跟蹤門；場景2為地麵編隊目標的跟蹤過程.與使用傳統的跟蹤門相比,以類為條件的跟蹤門技術在很大程度上提高瞭目標量測到航跡的關聯率.
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