基于自适应聚概率矩阵的JPDA算法研究

• 作者: 徐洋 李首庆
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 航迹合并 经验JPDA 聚概率矩阵 阈值处理
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 340-347
• 页数: 8页
• 分类号: TN953
• 字数: 5561字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2017.02.018

摘要

为了降低联合概率数据关联(joint probabilispic data association,JPDA)算法的计算复杂度,解决跟踪临近目标时出现的航迹合并问题,基于量测自适应消除方法,提出了一种改进JPDA算法.该算法首先通过Cheap JPDA算法计算互联概率,降低算法计算量;其次对聚概率矩阵加以阈值处理,通过重建确认矩阵,进一步优化算法复杂度;最后采用自适应消除方法,去掉聚概率矩阵中易引起错误关联的量测,减小JPDA算法在关联临近目标时的误差.仿真实验结果表明:相较于JPDA算法及Scaled JPDA(SJPDA)算法,本文算法在保证跟踪精度的前提下,降低了算法复杂度,提高了时效性;在跟踪临近目标及交叉目标时,改进算法能避免航迹合并现象及跟错目标情况的发生.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐洋	空军工程大学航空航天工程学院	13	68	4.0	8.0