基于最小二乘的多特征概率数据关联EM方法

• 作者: 曾斯 江朝抒 陈祝明
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 期望极大化(EM) 最小二乘 多特征信息 目标跟踪
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 690-696
• 分类号: TN953
• 字数: 4750字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2011.05.008

摘要

提出了一种多目标多特征信息的数据关联算法.在强噪声密集杂波环境下,针对传统PDA算法对多目标跟踪时出现精度较差的问题,在跟踪过程中融入目标的特征状态信息,利用期望极大化(EM)算法对目标状态估计的最小二乘(LS)误差函数迭代求最小,将目标运动状态和特征联合的关联概率作为估计参数不断修正,从而获得对目标状态的最优估计.仿真结果表明,该算法能够增强区分目标和杂波的能力,减小相近特征量测所引起的跟踪误导,弱化对检测概率的依赖性,显著并稳定地提高对目标的跟踪精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江朝抒	电子科技大学电子工程学院	32	183	8.0	10.0
2	陈祝明	电子科技大学电子工程学院	50	382	11.0	17.0
3	曾斯	电子科技大学电子工程学院	1	3	1.0	1.0