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基于KL距离的异类传感器动态数据关联算法

发布时间:2018-07-25 17:33
【摘要】:针对异类传感器多目标跟踪系统中的动态数据关联问题,提出了一种基于KL距离的异类传感器动态数据关联算法。该方法将静态多维分配问题推广到动态跟踪中,通过对量测集合与航迹集合的合并,将各传感器量测估计位置的概率密度函数与目标航迹一步预测值的概率密度函数之间的KL距离作为关联代价函数,继而代入多维分配模型求解,从而实现量测到航迹的动态关联。仿真实验表明,所提算法能更精准地反映量测与航迹之间关联的可能性,且能够对多目标进行快速稳定的跟踪。
[Abstract]:In order to solve the problem of dynamic data association in heterogeneous sensor multi-target tracking system, a dynamic data association algorithm for heterogeneous sensors based on KL distance is proposed. In this method, the static multidimensional assignment problem is extended to dynamic tracking, and the measurement set and track set are combined. The KL distance between the probability density function of the estimated position of each sensor and the probability density function of the one-step prediction value of the target track is taken as the correlation cost function, and then the multi-dimensional assignment model is used to solve the problem. Thus the dynamic correlation of measured track can be realized. Simulation results show that the proposed algorithm can more accurately reflect the possibility of correlation between measurement and track, and can track multiple targets quickly and stably.
【作者单位】: 郑州升达经贸管理学院信息工程系;河南工业大学信息科学与工程学院;
【基金】:河南省科技厅自然科学项目(152102210261)
【分类号】:TN95;TP212

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本文编号:2144536

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