两种多目标数据关联算法的性能研究

• 作者: 叶西宁 常青 潘泉
• 来源期刊: 现代雷达
• 学科: 工学
• 关键词: 数据关联 性能研究 广义事件 关联概率
• 年，卷（期）: 2005,（9）
• 所属期刊栏目: 信号与数据处理
• 页码范围: 31-34,39
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 3275字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-7859.2005.09.010

摘要

数据关联是多目标跟踪的一项关键技术.JPDA是大家公认的多目标跟踪中性能较好的数据关联算法,它认为量测和目标是一一对应的关联关系,但在许多实际情况中,量测和目标是多-多对应的关系.针对上述情况,该文提出了广义概率数据关联算法(Generalized Probability Data Association,GPDA).文中从理论上对这两种算法的性能进行了详细分析,并利用Monte Carlo技术对其性能进行了仿真比较.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘泉	西北工业大学自动化学院	544	9437	45.0	77.0
2	叶西宁	华东理工大学信息工程学院	19	200	6.0	14.0
3	常青	华东理工大学信息工程学院	18	89	5.0	9.0