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针对最优联合概率数据互联算法复杂、运算量大的问题,目前提出了许多简化的联合概率数据互联算法。为了清楚地了解这些算法在不同环境下在跟踪精度、实时性等跟踪性能上的差异,对几种典型的简化算法进行了详细的性能分析。给出了简化算法的数学模型,然后从理论上对这些算法进行了优缺点比较,最后选取了多种典型的与实际工程背景相近的多目标运动环境,对几种比较有代表性的简化算法在这些环境下进行仿真实验,并根据仿真结果对它们各方面的性能进行综合分析。 相似文献
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为解决集中式多传感器系统中多目标跟踪问题,提出了集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法。该算法应用模糊数学的方法计算测量点迹与航迹测量预测之间的模糊综合相似度,运用阈值判别及经验概率法则给出模糊联合互联概率的计算方法,提出了集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法的状态估计模型。对该算法与已有集中式多传感器联合概率数据互联算法进行仿真比较,仿真结果显示该算法的跟踪精度较后者提高了43.7%,同时有效地降低了周期耗时,综合性能更优越。 相似文献
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为了解决杂波环境下利用分布式多传感器系统跟踪多机动目标的问题，提出了一种分布交互式多传感器联合概率数据互联算法,该算法对每个传感器应用交互式联合概率数据互联法滤波，并将模型概率、状态估计等滤波结果送至融合中心．融合中心首先对各目标进行航迹相关判别并应用D-S证据理论对不同传感器关于同一目标的各模型概率进行融合，然后依此模型概率计算各目标状态估计并反馈至各传感器．最后给出了该算法的分析，仿真结果表明本算法能够很好地解决杂波环境下多传感器多机动目标的跟踪问题． 相似文献
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为解决集中式多传感器系统中多目标跟踪问题,提出了集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法。该算法应用模糊数学的方法计算测量点迹与航迹测量预测之间的模糊综合相似度,运用阈值判别及经验概率法则给出模糊联合互联概率的计算方法,提出了集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法的状态估计模型。对该算法与已有集中式多传感器联合概率数据互联算法进行仿真比较,仿真结果显示该算法的跟踪精度较后者提高了43.7%,同时有效地降低了周期耗时,综合性能更优越。 相似文献
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