一种面向互联概率加权的JPDA多传感器数据融合方法

摘要：

针对单传感器联合概率数据互联(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)在复杂环境下难以跟踪多个目标的问题,提出一种基于JPDA量测目标互联概率统计加权并行式和序贯式多传感器数据融合方法.首先,给出单传感器JPDA算法.然后,介绍多传感器JPDA数学模型,基于这一模型,使用互联概率加权,推导并行式和序贯式多传感器数据融合公式,这对多传感器数据融合有一定指导意义.最后,对单传感器JPDA方法在不同杂波密度、不同过程和不同观测噪声下目标跟踪的距离RMSE进行仿真,结果表明,随着这3项指标皆增大,目标距离RMSE增大;同时,对本文的2类多传感器JPDA方法与其他几类跟踪方法在数据集PETS2009下有关行人跟踪性能进行仿真,结果表明,本文并行式和序贯式多传感器JPDA方法相较于其他方法在跟踪准确性、跟踪位置准确性、航迹维持以及航迹遗失上皆为最优,而且序贯式融合略优于并行式多传感器JPDA.

关键词：联合概率数据互联、多传感器数据融合、概率统计加权

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：航空科学基金资助项目;南京航空航天大学雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室开放基金资助项目

在线出版日期：2020-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：31-40