神经网络辅助多目标跟踪数据融合

• 作者: 祝小平 耿峰
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标跟踪(MTT) 数据融合 神经网络 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 51-54
• 页数: 4页
• 分类号: TPL83
• 字数: 2555字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2008.09.015

摘要

多目标跟踪(MTT)算法包括卡尔曼滤波和数据关联算法等,而数据关联算法又是最重要、最困难的方面.联合概率数据关联(JPDA)算法对单传感器多目标跟踪是一种良好的算法,但对于多传感器多目标跟踪的情况,特别是目标较为密集时,计算量剧增.提出了一种改进的方法,一方面将神经网络引入到卡尔曼滤波器中,提高滤波器的自适应能力,减小卡尔曼滤波器的估计误差从而改善多目标跟踪精度;另一方面用神经网络辅助JPDA提高正确关联概率,减小计算量.经仿真研究表明,该方法是行之有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝小平	西北工业大学航天学院	151	1034	16.0	21.0
2	耿峰	西北工业大学航天学院	8	85	5.0	8.0