基于Meanshift聚类-Bhattacharya观测似然度修正的联合概率数据关联改进算法

• 作者: 厉丹 田隽 肖理庆
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标航迹聚集 Meanshift聚类 跟踪门 Bhattacharya似然度矩阵 联合概率数据关联
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 先进计算
• 页码范围: 1279-1282
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3459字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.05.1279

摘要

为降低多目标航迹聚集时联合概率数据关联(JPDA)联合关联事件的计算复杂度,提出一种基于Meanshift聚类-Bhattacharya(Bhy)观测似然度修正的JPDA改进算法.利用Meanshift得到聚类中心,据聚类中心与目标预测量测马氏距离形成跟踪门;提出Bhy似然度矩阵,将Meanshift聚类中心与各量测Bhy距离所表征的观测似然度作为确认矩阵小概率事件划分依据,消除确认矩阵中小概率事件对联合关联事件计算复杂度的影响.实验结果表明:多目标航迹聚集时,该算法在减少计算复杂度同时保持了较高关联精度,跟踪性能明显优于经典JPDA.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖理庆	徐州工程学院江苏省大型工程装备检测与控制重点建设实验室	30	224	9.0	13.0
2	田隽	徐州工程学院江苏省大型工程装备检测与控制重点建设实验室	17	67	5.0	7.0
3	厉丹	徐州工程学院江苏省大型工程装备检测与控制重点建设实验室	44	121	6.0	9.0