CAJ | 학술논문

随着跟踪环境、跟踪对象和跟踪系统的不断变化、发展,目标与量测已很难仅仅以一一对应的关联关系来描述,这使得多目标跟踪中数据关联这一核心问题更具挑战.Jesus Garrcia、T.Kirubarajan和Bar-Shalom等学者从智能方法或重复使用一对一分配JPDA等方面进行了研究,取得一定成效,但计算量和性能均未达到理想效果.本文首先提出更符合实际情况的新的目标与量测相关联的可行性规则,给出广义联合事件的一种分割与组合方法,利用贝叶斯法则推导出了一种全局次优的广义概率数据关联算法(Generalized Probability Data Association,GPDA).通过本文设计的各种典型环境的仿真计算表明,GPDA算法的性能在目标与量测无论是否在一一对应的情况下,全面优于JPDA算法,且由于新算法的设计技巧,使计算量和存储量也大大小于JPDA算法,为发展同时具有良好实时和关联性能的多目标跟踪算法给出了新的尝试.
수착근종배경、근종대상화근종계통적불단변화、발전,목표여량측이흔난부부이일일대응적관련관계래묘술,저사득다목표근종중수거관련저일핵심문제경구도전.Jesus Garrcia、T.Kirubarajan화Bar-Shalom등학자종지능방법혹중복사용일대일분배JPDA등방면진행료연구,취득일정성효,단계산량화성능균미체도이상효과.본문수선제출경부합실제정황적신적목표여량측상관련적가행성규칙,급출엄의연합사건적일충분할여조합방법,이용패협사법칙추도출료일충전국차우적엄의개솔수거관련산법(Generalized Probability Data Association,GPDA).통과본문설계적각충전형배경적방진계산표명,GPDA산법적성능재목표여량측무론시부재일일대응적정황하,전면우우JPDA산법,차유우신산법적설계기교,사계산량화존저량야대대소우JPDA산법,위발전동시구유량호실시화관련성능적다목표근종산법급출료신적상시.