基于聚类的多目标自适应互联跟踪算法

发布时间：2017-12-23 06:31

  本文关键词：基于聚类的多目标自适应互联跟踪算法　出处：《中国科学:信息科学》2015年08期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 联合概率数据互联 自适应 多目标跟踪 聚类分析 计算复杂度

【摘要】：多目标数据互联问题是当前雷达数据融合研究的热点和难点,最常用的算法是联合概率数据互联(joint probabilistic data association,JPDA).但是在JPDA中,确认矩阵通常采用当前时刻所有量测来确定,当目标个数较多或者目标处于强杂波环境中时,算法的计算量和性能难以达到理想效果.针对这个问题,引入聚类分析的思想,提出一种基于聚类的多目标自适应互联算法.首先通过聚类分析,把当前量测区分为不同目标的聚类集合;然后根据各个聚类集合的度量因子自适应地选择数据互联方式,从而实现量测与航迹的关联;在多目标处理通道中,采用隶属度矩阵和关联度矩阵构建联合互联矩阵求得联合互联概率,实现多目标跟踪;最后,对算法的计算复杂度进行理论分析.由于该方法在每一时刻先不进行全部量测的确认矩阵拆分,而是通过聚类分析在聚类集合中拆分矩阵,然后通过构建联合互联矩阵的方式计算联合互联概率,因而可以有效降低算法的计算复杂度;同时在聚类中进行自适应数据互联,增加了算法对量测特性的适应性,降低了杂波对目标真实量测互联概率的影响,从而可以提高算法的跟踪效果.最后通过计算机仿真数据对算法的有效性进行了验证.
【作者单位】： 海军航空工程学院信息融合技术研究所;海军航空工程学院图书馆;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:61102167,61372027)资助项目
【分类号】：TN953
【正文快照】： 1引言多目标跟踪技术长期以来一直是雷达数据融合领域研究的热点和难点.近年来,国内外学者进行了大量相关研究,并提出了许多数据关联方法[1～3],主要包括:概率数据互联方法[4,5](probabilisticdata association,PDA),多假设方法[6,7]和最近邻域方法[8,9]等,其中最重要的是PDA

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1322801