基于KLD-JP DA的多目标无源协同定位算法

• 作者: 袁继成 郭云飞 钱文杲
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标跟踪 无源协同定位 KL散度 联合概率数据关联 概率密度函数 代价函数
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 无线传感器技术
• 页码范围: 889-894
• 页数: 6页
• 分类号: TN958.97
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2020.06.016

摘要

针对杂波环境下面向无源协同定位系统的多目标跟踪问题,提出一种基于KL散度(Kullback-Leibler Divergence,KLD)的联合概率数据关联算法(Joint Probabilistic Data Association,JPDA).首先,在联合概率数据关联框架内计算关联事件的后验概率密度函数,并计算该函数与高斯概率密度函数之间的KLD.其次,将KLD作为代价函数优化关联事件的后验概率密度函数.最后,根据优化的后验概率密度函数对目标状态进行估计.仿真结果表明,所提算法能有效解决杂波环境下多目标跟踪问题,提高跟踪性能.