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摘要:
为了在不增加运算复杂度的条件下有效提高多目标跟踪的跟踪精度和关联正确率,本文提出了一种采用航向角进行辅助的多目标模糊数据关联新方法.算法首先分析航向和距离信息是区分不同航路的有效参数,然后介绍了航向角的定义及求解方法,即利用当前时刻的雷达测量和前一时刻的滤波状态向量计算目标的测量航向角,并通过容积卡尔曼滤波器(Cubature Kalman Filter,CKF)对包括目标航向在内的状态向量进行更新,利用模糊逻辑推理进行多目标数据关联.实验结果表明,提出算法与传统的最近邻方法(Nearest Neighbor,NN)相比具有较高的关联正确率,与联合概率数据关联方法(Joint Probability Data Association,JPDA)相比,在保证关联正确率的前提下跟踪精度和运算效率均得到了较大提高,更适合工程应用.
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文献信息
篇名 航向角辅助的模糊数据关联算法
来源期刊 信号处理 学科 工学
关键词 数据关联 航向角 容积卡尔曼滤波 模糊逻辑
年,卷(期) 2011,(11) 所属期刊栏目 应用
研究方向 页码范围 1739-1743
页数 分类号 TP391
字数 2853字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0530.2011.11.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张海峰 3 10 2.0 3.0
2 杨方 2 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据关联
航向角
容积卡尔曼滤波
模糊逻辑
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信号处理
月刊
1003-0530
11-2406/TN
大16开
北京鼓楼西大街41号
18-143
1985
chi
出版文献量(篇)
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