《多传感器概率数据互联融合方法的分析和改进》PDF+DOC

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2. 《集中式多传感器概率最近邻域算法》PDF+DOC 本文以对算法实时性要求较高的实际场合为背景研究了集中式多传感器多目标跟踪问题，理论分析了该环境下现有经典算法的优缺点；在此基础上，研究了基于概率最近邻域算法的集中式多传感器多目标跟踪算法：提出了并行处理结构的集中式多传感器概率最近邻域算法，该算法首先利用概率最近邻域算法中最近邻量测源自目标的概率完成......
3. 《基于概率最近邻域算法的分布式多传感器多目标跟踪算法》PDF+DOC 为进一步扩大分布式多传感器的应用范围，基于概率最近邻域思想，研究了分布式多传感器概率最近邻域算法，并对其与分布式多传感器联合概率数据互联算法进行了性能仿真分析。经仿真验证，分布式多传感器概率最近邻域算法能够解决多传感器多目标跟踪问题，且实时性有较大提高。...
4. 《次最优概率和集中式MSJPDA算法》PDF+DOC 针对集中式多传感器联合概率数据互联(MSJPDA)并行算法经常出现滤波发散的现象，以及集中式MSJPDA算法实现复杂且运算量大的问题，对并行结构的MSJPDA算法进行了合理的修正，修正后的算法在滤波时运用概率数据互联的思想对各传感器的修正量进行概率加权，将次最优联合概率数据互联算法引入到集中式MSJ......
5. 《顺序结构多传感器模糊联合概率数据互联算法》PDF+DOC 为解决集中式多传感器系统中的多目标跟踪问题，本文运用模糊理论提出了一种多传感器模糊联合概率数据互联算法。该算法首先应用模糊数学的方法计算测量点迹与航迹测量预测之间的模糊综合相似度；然后运用阈值判别及经验概率法则给出模糊联合互联概率的计算方法，并提出了顺序处理结构的多传感器模糊联合概率数据互联算法的状......
6. 《分布式多传感器航迹融合算法与仿真分析》PDF+DOC 在多传感器目标跟踪问题中，利用信息融合技术可以有效的提高跟踪精度。但高精度的融合估计通常对计算、通信资源要求较高，而资源要求较低的融合方法其解通常又是次优的。自适应航迹融合算法的计算过程可以根据当前系统的特性和需求，依据融合决策树自适应地选定航迹融合算法。仿真结果表明自适应算法具有接近加权协方差算法......
7. 《集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法》PDF+DOC 为解决集中式多传感器系统中多目标跟踪问题，提出了集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法。该算法应用模糊数学的方法计算测量点迹与航迹测量预测之间的模糊综合相似度，运用阈值判别及经验概率法则给出模糊联合互联概率的计算方法，提出了集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法的状态估计模型。对该算法与已有集中式多......
8. 《不同维状态的多传感器MAP航迹融合方法》PDF+DOC 在分布式多传感器数据融合结构中，各传感器通过处理各自的观测数据把形成的航迹在融合中心进行处理.在实际中各传感器的观测信息维数不一致，也即各传感器可能采用不同的模型观测同一目标；为解决上述问题，通过建立状态映射，提出了输出目标估计状态之间维数不同情况下的带反馈极大验后(MAP)估计融合方法，并通过计算......
9. 《基于量测转换的交互多模型概率数据互联算法》PDF+DOC 针对雷达跟踪机动目标时，目标运动模型通常线性地建模在直角坐标系内，而量测数据由传感器获得的实际情况，提出了基于量测转换的交互多模型概率数据互联算法。推导了该算法中相关的滤波估计、滤波误差协方差和数据关联概率，并且提出了跟踪门的确定方法。仿真结果表明了新算法的可行性和有效性。...
10. 《一种多传感器融合事件识别算法》PDF+DOC 针对传感器网络中事件识别存在的误判问题，提出一种新的多传感器融合事件识别算法。算法通过对网络中产生的事件识别数据，进行统一的变换处理，建立可实时更新的基于概率的事件识别规则。算法有效提高了事件识别的成功率，利用实测数据进行仿真试验，验证了算法的有效性。...