10.16798/j.issn.1003-0530.2019.06.020
基于PPP模型的多扩展目标跟踪的JPDA算法研究
针对多扩展目标跟踪问题,提出了基于泊松点过程(Poisson Point Process,PPP)模型的多扩展目标跟踪的联合概率数据关联(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)算法.首先,采用PPP对扩展目标进行测量建模,其次以“多对一”关联模型思想提出一种JPDA算法,从而计算运动目标的当前有效量测的边缘关联概率,然后结合该边缘关联概率以概率数据关联(Probability Data Association,PDA)的方式分别更新每个扩展目标的运动参数和形状参数向量,最后通过仿真实现了当扩展目标相互靠近或出现交叉时的跟踪.实验结果表明,在高杂波环境下,本文所提出的算法在计算时间和跟踪稳定上具有较明显的优势.
泊松点过程、多扩展目标跟踪、联合概率数据关联、“多对一”关联模型、边缘关联概率、形状参数
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TN713(基本电子电路)
深圳市基础研究项目JCYJ20170818102503604
2019-08-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
1079-1087