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一種改進的廣義概率數據關聯跟蹤算法
對于多目標跟蹤問題,最近提出的全局次優的廣義概率數據關聯算法(GPDA)由于其新穎的可行性劃分規則和較小計算存儲需求而受到廣泛關注.本文提出了一種基于廣義聯合事件分割組合的新關聯算法.它通過引入目標的方向性信息,在基于新規則劃分后,對進入有效域的傳感器量測估計值權重系數進行調整,從而使最終的估計值更準確,關聯精度得到進一步提高.利用該改進算法對雜波環境下多目標跟蹤進行仿真實驗,結果表明提出的關聯算法繼承了原有算法的優點,同時用較小的計算代價使得跟蹤性能得到較大改善.
作 者： 李晨 韓崇昭 朱洪艷 LI Chen HAN Chong-zhao ZHU Hong-yan 作者單位： 西安交通大學,電子與信息工程學院綜合自動化所,陜西,西安,710049 刊 名： 光電工程 ISTIC PKU 英文刊名： OPTO-ELECTRONIC ENGINEERING 年，卷(期)： 2006 33(7) 分類號： V556 關鍵詞： 多目標跟蹤 廣義概率數據關聯 定向概率數據關聯 跟蹤算法【一種改進的廣義概率數據關聯跟蹤算法】相關文章：
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