计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2014年
9期
364-368
,共5页
联合检测、跟踪与分类%概率假设密度滤波器%多传感器融合
聯閤檢測、跟蹤與分類%概率假設密度濾波器%多傳感器融閤
연합검측、근종여분류%개솔가설밀도려파기%다전감기융합
Joint detection,tracking and classification%Probability hypothesis density filter%Multi-sensor fusion
在目标准确检测优化的研究中,单传感器联合检测、跟踪和分类算法是一种新型算法,可以同时对目标进行检测、状态估计和类别判断.然而上述算法估计目标数目、状态与类别性能较差.采用多传感器方法对目标进行观测,可以显著提高目标检测、跟踪与分类效果.提出基于粒子概率假设密度(PFPHD)滤波器的多传感器联合检测、跟踪和分类算法.首先通过对各传感器信号进行建模,提取目标的属性量测,然后引入目标的属性信息对目标状态空间进行重新建模,从而得到目标综合状态,最后利用多个传感器的量测对综合状态进行序贯处理.仿真结果表明,与单传感器联合算法相比,上述算法能够更准确判断多目标类别,目标数目估计精度和跟踪精度均提高20％以上,验证了算法的有效性和可行性.
在目標準確檢測優化的研究中,單傳感器聯閤檢測、跟蹤和分類算法是一種新型算法,可以同時對目標進行檢測、狀態估計和類彆判斷.然而上述算法估計目標數目、狀態與類彆性能較差.採用多傳感器方法對目標進行觀測,可以顯著提高目標檢測、跟蹤與分類效果.提齣基于粒子概率假設密度(PFPHD)濾波器的多傳感器聯閤檢測、跟蹤和分類算法.首先通過對各傳感器信號進行建模,提取目標的屬性量測,然後引入目標的屬性信息對目標狀態空間進行重新建模,從而得到目標綜閤狀態,最後利用多箇傳感器的量測對綜閤狀態進行序貫處理.倣真結果錶明,與單傳感器聯閤算法相比,上述算法能夠更準確判斷多目標類彆,目標數目估計精度和跟蹤精度均提高20％以上,驗證瞭算法的有效性和可行性.
재목표준학검측우화적연구중,단전감기연합검측、근종화분류산법시일충신형산법,가이동시대목표진행검측、상태고계화유별판단.연이상술산법고계목표수목、상태여유별성능교차.채용다전감기방법대목표진행관측,가이현저제고목표검측、근종여분류효과.제출기우입자개솔가설밀도(PFPHD)려파기적다전감기연합검측、근종화분류산법.수선통과대각전감기신호진행건모,제취목표적속성량측,연후인입목표적속성신식대목표상태공간진행중신건모,종이득도목표종합상태,최후이용다개전감기적량측대종합상태진행서관처리.방진결과표명,여단전감기연합산법상비,상술산법능구경준학판단다목표유별,목표수목고계정도화근종정도균제고20％이상,험증료산법적유효성화가행성.
