基于信息散度的雷达/红外数据关联算法

发布时间：2022-01-04 00:13

　　针对基于多维分配模型的雷达与红外数据关联算法在构造关联代价函数时未考虑最大似然估计引入的误差的一问题,提出了一种基于信息散度的雷达与红外数据关联算法。该算法首先利用无迹变换获得伪量测的统计信息。然后在构造关联代价函数时,将真实量测数据的极大后验分布和伪量测的概率密度函数的之间的Kullback-Leibler散度（KLD）作为关联代价,继而代入多维分配模型求解关联。最后进行了仿真分析,结果表明该算法具有良好的关联性能,其关联代价可更精准地反映数据关联的可能性程度。 

【文章来源】：红外与激光工程. 2014,43(11)北大核心EICSCD

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
0 引言
1 问题描述
    1.1 量测模型
    1.2 量测集合的划分
    1.3 目标位置估计
2 伪量测统计特性分析
    2.1 无迹变换
    2.2 伪量测统计特性
3 基于KLD的数据关联算法
    3.1 KLD基本理论
    3.2 关联代价计算
        3.2.1 观测向量相互独立
        3.2.2 观测向量相互关联
4 仿真实验
    4.1 KLD数据关联算法性能分析
    4.2 算法复杂度分析
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于距离加权最小二乘的量测数据关联[J]. 田野,姬红兵,欧阳成.  系统工程与电子技术. 2011(11)
[2]异类传感器三维空间数据关联算法研究[J]. 李彬彬,冯新喜,王朝英,雷雨.  宇航学报. 2011(07)
[3]异类传感器融合跟踪的等效传感器方法[J]. 岑明,刘兴法,傅承毓.  光电工程. 2008(09)
[4]高斯混合分布之间K-L散度的近似计算[J]. 王欢良,韩纪庆,郑铁然.  自动化学报. 2008(05)
[5]异类传感器系统目标快速定位方法[J]. 刘宗香,黄敬雄,杨烜,谢维信.  系统工程与电子技术. 2007(12)
[6]基于角度信息的约束总体最小二乘无源定位算法[J]. 王鼎,张莉,吴瑛.  中国科学E辑:信息科学. 2006(08)
[7]基于模糊聚类的异类多传感器数据关联算法[J]. 韩红,韩崇昭,朱洪艳,左东广.  西安交通大学学报. 2004(04)



本文编号：3567256