宇航学报
宇航學報
우항학보
JOURNAL OF ASTRONAUTICS
2011年
9期
2029-2036
,共8页
多目标跟踪%马尔可夫链蒙特卡洛%定向概率数据关联
多目標跟蹤%馬爾可伕鏈矇特卡洛%定嚮概率數據關聯
다목표근종%마이가부련몽특잡락%정향개솔수거관련
针对密集杂波环境下的多目标跟踪问题,提出了一种基于定向概率数据关联重要度采样的改进马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法(IS-MCMC).首先,基于马尔可夫链蒙特卡洛方法求解具有最大后验概率的量测分配集,并根据量测与目标的定向关联概率进行重要度采样以提高收敛速度.其次,依据量测分配结果更新目标轨迹的感知概率和状态参数,并基于感知概率实现对轨迹起始、维持和终止的判断.为实现对目标的连续跟踪,采用滑窗方法,根据当前帧数据与上一窗口数据的处理结果构建初始量测分配集,利用IS-MCMC对当前加窗数据进行处理.不同杂波密度、目标密度和检测概率下的仿真实验表明,IS-MCMC相比MCMC在计算效率、轨迹跟踪性能和环境适应能力上更具优势.
針對密集雜波環境下的多目標跟蹤問題,提齣瞭一種基于定嚮概率數據關聯重要度採樣的改進馬爾可伕鏈矇特卡洛(MCMC)算法(IS-MCMC).首先,基于馬爾可伕鏈矇特卡洛方法求解具有最大後驗概率的量測分配集,併根據量測與目標的定嚮關聯概率進行重要度採樣以提高收斂速度.其次,依據量測分配結果更新目標軌跡的感知概率和狀態參數,併基于感知概率實現對軌跡起始、維持和終止的判斷.為實現對目標的連續跟蹤,採用滑窗方法,根據噹前幀數據與上一窗口數據的處理結果構建初始量測分配集,利用IS-MCMC對噹前加窗數據進行處理.不同雜波密度、目標密度和檢測概率下的倣真實驗錶明,IS-MCMC相比MCMC在計算效率、軌跡跟蹤性能和環境適應能力上更具優勢.
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