基于t分布混合模型的抗差关联算法
[Abstract]:A robust correlation algorithm based on t-distribution hybrid model is proposed to solve the problem of robustness in target track association when the sensor system error is not completely consistent with the observed target. The track correlation problem is transformed into a non-rigid point set matching problem in image matching. In view of the problem that non-common observation targets affect the correlation performance, the track of non-common observation target is regarded as the abnormal point in image matching. A hybrid model of heavy tail t distribution with better robustness to outliers is established. The closed solution of t distribution mixed model is solved by using the expectation maximization (EM) algorithm. In order to ensure the motion consistency between track points, (CPD), adds the Tikhonov regular term. Finally, the simulation results show that the proposed algorithm is robust and effective under the condition that the system error is not consistent with the observed target.
【作者单位】: 海军航空工程学院信息融合技术研究所;
【基金】:国家自然科学基金(61471382,61401495,61501487,61531020) 山东省自然科学基金(2015ZRA06052)~~
【分类号】:TP212;TP391.41
【参考文献】
相关期刊论文 前4条
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【共引文献】
相关期刊论文 前10条
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【二级参考文献】
相关期刊论文 前10条
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9 赵广建;,
本文编号:2165479
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