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多传感器多目标跟踪的JPDA算法
引用本文:巴宏欣,赵宗贵,杨飞,曹雷.多传感器多目标跟踪的JPDA算法[J].系统仿真学报,2004,16(7):1563-1566.
作者姓名:巴宏欣  赵宗贵  杨飞  曹雷
作者单位:1. 解放军理工大学指挥自动化学院,南京,210007
2. 中国电子科技集团公司第二十八研究所,南京,210014
基金项目:“十五”国防科技预研课题(413060301),国防基金课题(J23-1.5)
摘    要:传统的联合概率数据关联算法(JPDA)是在密集杂波环境下的一种良好的多目标跟踪算法,但它是针对单传感器对多目标跟踪的情况下使用,不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这一问题,文中提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的JPDA算法,它以极大似然估计完成对来自多传感器的测量集合进行同源最优分划,然后采用JPDA方法对多目标进行跟踪。经过理论分析和仿真试验,证明了该方法能有效地进行多传感器多目标的跟踪,且具有算法简单、跟踪精度高、附加的计算量小等优点。

关 键 词:多传感器多目标跟踪(MMT)  极大似然估计  联合概率数据关联(JPDA)  位置融合
文章编号:1004-731X(2004)07-1563-04
修稿时间:2003年7月15日

JPDA in Multisensor Multitarget Tracking
BA Hong-xin,ZHAO Zong-gui,YANG fei,CAO Lei.JPDA in Multisensor Multitarget Tracking[J].Journal of System Simulation,2004,16(7):1563-1566.
Authors:BA Hong-xin  ZHAO Zong-gui  YANG fei  CAO Lei
Institution:BA Hong-xin1,ZHAO Zong-gui2,YANG fei1,CAO Lei1
Abstract:The Joint Probabilistic Data Association (JPDA) solves single sensor multitarget tracking in clutter, but it can not be used directly in multisensor multitarget tracking. This paper presents a method to implement multi-sensor multi-target tracking by combining maximum likelihood estimation with JPDA. The maximum likelihood estimation is used to classify the same source observations at one time into the same set, and then JPDA implements multi-target tracking after the position fused. The theory analysis and computer simulation show that this algorithm may achieve multi-sensor multi-target tracking perfectly with low calculation load added and higher precision.
Keywords:multisensor multitarget tracking  maximum likelihood estimation  Joint probabilistic data association  position fusion  
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