作者:孙俊生,王建民,王维锋 单位:中国电子科技集团公司第54研究所 出版:《无线电工程》2009年第11期 页数:3页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFWXDG2009110060 DOC编号:DOCWXDG2009110069 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《多传感器多目标联合概率数据关联研究》PDF+DOC2009年第17期 孙俊生,王建民,王维锋 《一种改进的多传感器多目标跟踪联合概率数据关联算法研究》PDF+DOC2007年第20期 耿峰,祝小平 《面向多目标跟踪的PHD滤波多传感器数据融合算法》PDF+DOC2017年第08期 周治利,薛安克,申屠晗,彭冬亮 《一个快速的被动式传感器数据关联算法》PDF+DOC2000年第12期 王明辉,游志胜,赵荣椿,张建州,冯子亮 《多传感器多目标跟踪中的概率数据互联》PDF+DOC1996年第09期 胡文龙,毛士艺 《多传感器多目标跟踪中的数据关联》PDF+DOC1997年第09期 宋小全,孙仲康 《多传感器数据融合中的多目标静态数据关联》PDF+DOC1997年第08期 刘锋,梁继民,刘泽民 《基于高斯粒子JPDA滤波的多目标跟踪算法》PDF+DOC2010年第11期 张俊根,姬红兵,蔡绍晓 《有序粒子概率假定密度跟踪算法》PDF+DOC2009年第25期 林焕杉,董福安,朱林户,齐立峰 《粒子群算法在多传感器多目标跟踪的应用》PDF+DOC2007年第01期 胡炜薇,杨雷,杨莘元,廖艳苹
  • 联合概率数据关联(JPDA)算法对单传感器多目标跟踪是一种良好的算法,但对于多传感器密集多目标跟踪,则计算量剧增,数据关联成功率下降。因此,改进联合概率数据关联(AJPDA)算法对多传感器多目标量测进行同源划分及单一传感器测量数据转换,然后采用JPDA算法求解空间目标轨迹交叉时的数据关联。仿真结果表明,AJPDA算法提高了成功关联概率,降低了求解数据关联概率的难度,可以解决密集目标的正确跟踪问题。

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