一种新的避免航迹合并的联合综合概率数据关联滤波器

发布时间：2018-01-14 09:09

本文关键词：一种新的避免航迹合并的联合综合概率数据关联滤波器　出处：《电子与信息学报》2017年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对联合综合概率数据关联算法(JIPDA)存在的航迹合并问题,将目标建模为随机有限集(RFS)提出改进的JIPDA算法。传统JIPDA首先产生初始概率密度函数(PDF),之后对该PDF进行近似来估计目标状态。为了使目标状态估计PDF与初始PDF之间的相似性最大化,当目标标签无意义时,提出对JIPDA的初始PDF进行优化。将KL散度作为相似性的衡量标准,建立起优化过程的代价函数。仿真实验表明,所提方法可有效地抑制传统JIPDA引起的航迹合并。
[Abstract]:Aiming at the track merging problem in JIPDA-based joint synthetic probabilistic data association algorithm (JIPDAs). An improved JIPDA algorithm is proposed by modeling the target as a random finite set. The traditional JIPDA first generates the initial probability density function (PDF). Then the PDF is approximated to estimate the target state. In order to maximize the similarity between the target state estimation PDF and the initial PDF, when the target tag is meaningless. The initial PDF of JIPDA is optimized and the cost function of the optimization process is established by using KL divergence as a measure of similarity. The proposed method can effectively suppress the track merging caused by traditional JIPDA.
【作者单位】：西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61401526) 国家部委共用技术基金(9140A07020614DZ01)~~
【分类号】：TN713
【正文快照】： 联合概率数据关联(Joint Probabilistic DataAssociation,JPDA)算法是密集杂波环境下多目标跟踪最有效的算法之一[1]。该算法需要已知目标初始状态,并假设在观测时间内目标个数保持不变。但是,在雷达、声呐以及很多其他监视系统中,目标状态往往无法提前得知。在这种情况下,自

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