基于指标融合的跟踪算法性能评估度量标准

发布时间：2018-11-24 13:07

【摘要】：为了全面评估目标跟踪算法的性能,该文提出一种融合性能指标的新度量标准。在分析最优子模式分配度量标准基础上,新度量标准定义目标扩展状态包含跟踪算法的计算量信息,并在扩展状态的基本距离中引入了计算量距离概念,将计算量指标融入新度量标准的最优子模式分配距离中。新度量标准有效融合目标跟踪算法的跟踪精度、集合势误差和计算量指标,反映了跟踪算法的全面性能。单目标和多目标环境下的仿真实验结果验证了该标准的正确性和有效性。
[Abstract]:In order to evaluate the performance of target tracking algorithm, a new metric of fusion performance index is proposed in this paper. Based on the analysis of the optimal sub-pattern allocation metric, the new metric defines that the extended state of the target contains the computation amount information of the tracking algorithm, and introduces the concept of computational complexity distance into the basic distance of the extended state. The computations are incorporated into the optimal sub-pattern allocation distance of the new metric. The new metric effectively integrates the tracking accuracy, set potential error and computational complexity of the target tracking algorithm, which reflects the overall performance of the tracking algorithm. The validity and validity of the standard are verified by simulation results in single target and multi-target environments.
【作者单位】： 军械工程学院电子与光学工程系;军械工程学院信息工程系;
【基金】：国家防预基金(513270203)资助项目
【分类号】：TN953

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2353833