多目标跟踪中联合概率数据关联优化算法

• 作者: 廖辉荣 李国林
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 数据关联 多目标跟踪 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 军事领路仿真
• 页码范围: 14-18
• 分类号: TJ01
• 字数: 4413字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.11.004

摘要

研究多目标实时精确跟踪问题,针对在战场目标密集和电磁环境复杂的情况下,经典多目标跟踪联合概率数据关联算法的计算量剧增,在目前的硬件条件下,算法的实时性和有效性已不能满足要求.为提高算法的计算速度和效率,通过量化可行联合事件中相匹配的量测与目标的统计距离,来定义优化计算的约束条件,从而构建能量函数,把搜索最优可行矩阵问题转化为整数规划问题,对算法进行改进.在分析优化条件完备性的基础上,构建DHN人工神经网络,利用非线性计算能力对整数规划问题进行求解,并采用温控扰动的办法提高收敛速度,降低计算量.仿真结果表明,算法能在复杂条件下实时有效地量测数据,准确分配给目标航迹.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李国林	海军航空工程学院战略导弹工程系	137	685	12.0	19.0