融合多特征信息的联合概率数据关联算法

• 作者: 周莉 柳婵娟 邹海林 高倩
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 联合概率数据关联 D-S证据理论 特征信息 航向信息 信息融合
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 111-113
• 分类号: TP391
• 字数: 3202字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.03.032

摘要

针对传统联合概率数据关联(JPDA)算法仅利用传感器状态测量信息的不足,提出了一种融合目标多种特征信息的改进JPDA算法.该算法首先根据各种特征信息和目标之间关联度的定义,计算出各种特征信息的测量值与目标之间的关联度矩阵,然后利用D-S证据理论融合状态测量和多种特征信息,最后用融合后的关联概率修正JPDA算法得到的关联概率,以此对目标的状态进行更新.仿真实验表明,与原有的JPDA算法相比,所提改进算法的跟踪误差可降低约27至60个百分点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹海林	鲁东大学信息与电气工程学院	41	260	9.0	13.0
2	周莉	鲁东大学信息与电气工程学院	17	54	4.0	6.0
3	高倩	鲁东大学信息与电气工程学院	2	6	2.0	2.0