作者：许建,黄放明,贲德 单位：南京电子技术研究所 出版：《现代雷达》2014年第04期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXDLD2014040080 DOC编号：DOCXDLD2014040089 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对双传感器概率假设密度(PHD)理论的解析实现进行研究。Mahler给出的双传感器PHD理论，由于其中含有抽象的多目标积分，并且其中的二元分割过程计算量十分巨大，所以无法计算机实现。文中在线性高斯混合的假设条件下给出了严格双传感器PHD滤波的递推解析公式，并且通过提出“有效二元分割”算法极大降低了严格理论意义下的双传感器PHD算法的计算复杂度，从而解决了双传感器PHD滤波的计算实现问题。计算机模拟仿真验证了所提出算法的有效性。

    📙 相关资料

    1. 《有序粒子概率假定密度跟踪算法》PDF+DOC 针对由单传感器概率假定密度滤波到多传感器情形推导困难的问题，提出了一种有序粒子概率假定密度跟踪算法。首先，推导出集中式多传感器粒子概率假定密度滤波模型，再根据集中式融合系统的特点，选取与多传感器相关的重要性密度函数，通过多传感器多步更新重采样粒子，从而实现多传感器多目标有序粒子概率假定密度跟踪。仿真......
    2. 《多传感器顺序统计量不敏概率数据互联算法》PDF+DOC 针对非线性系统中杂波环境下的多传感器多目标跟踪问题，提出了一种多传感器顺序统计量不敏概率数据互联算法(MSOSUPDA)。算法首先根据顺序结构多传感器系统实现方法将研究问题转化为顺序处理多个非线性单传感器多目标跟踪问题，然后结合顺序统计量概率数据互联(OSPDA)的思想将单个传感器的量测点迹与多个航......
    3. 《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......
    4. 《多传感器广义概率数据关联算法研究》PDF+DOC 随着跟踪环境、跟踪对象的不断变化与发展，目标与量测已经很难用一一对应的关系去描述；广义数据关联算法(GPDA)提出目标与量测多多对应的可行性规则，其性能在目标与量测无论是否在一一对应的情况下，均优于传统的JPDA算法，并且计算量、存储量均远小于JPDA；考虑到GPDA的上述优点，将GPDA算法拓展到......
    5. 《采用Bayes多传感器数据融合方法进行目标识别》PDF+DOC 详细叙述了采用基于Bayes数据融合方法的基本原理、融合模型。利用Bayes多传感器数据融合方法，对一个目标类型和属性融合的应用实例进行计算。分别用Bayes公式计算出两次融合的概率值。从计算结果可以看出：提高了目标识别的概率，降低了不确定的概率，说明这种方法可以达到较高的识别率，是目标类型和属性识......
    6. 《基于Kohonen神经网络的多传感器数据关联算法》PDF+DOC 提出了一种基于Konhonen神经网络的多传感器多目标跟踪数据关联算法，该方法是将多传感器的测量数据进行自组织聚类，从而实现测量数据的关联，利用融合估计完成对多目标的状态估计。计算机仿真结果表明了该算法的有效性。...
    7. 《一种有效的不同类型传感器多目标跟踪融合算法》PDF+DOC 提出了不同类型传感器多目标跟踪的一种改进的分层融合算法，该算法不仅适合于不同类型同步数据融合，而且适合于不同类型传感器异步数据融合。仿真结果显示了该融合算法的有效性。...
    8. 《一种改进的多传感器粒子PHD滤波近似算法》PDF+DOC 概率假设密度(probability hypothesis density，PHD)滤波是一种有效的多目标跟踪算法。传统的PHD滤波只适用于单传感器，多传感器PHD滤波虽然理论上可行，但计算复杂度过高，实际中只能对其进行近似处理。迭代更新近似算法虽然简单易行，但滤波结果与参与更新的传感器顺序有很大关......
    9. 《基于概率假设密度滤波平滑器的检测前跟踪算法》PDF+DOC 基于概率假设密度滤波(PHD)的检测前跟踪(TBD)技术可以有效解决未知弱小多目标检测问题。PHD-TBD算法粒子权重计算受量测噪声影响明显，导致目标数估计存在起伏现象，制约了PHD-TBD算法性能。对PHD-TBD技术进行研究，引进概率假设密度滤波平滑器，提出基于平滑的PHD-TBD算法。该算法对......
    10. 《传感器定姿偏差的空间配准算法研究》PDF+DOC 在多传感器数据融合系统中，来自多个传感器的数据通常需要变换到相同的公共参考系中进行融合，由于传感器校准误差、姿态误差、位置误差和定时误差等引起的数据转换误差，可能对系统带来灾难性后果。文中提出了一个基于卡尔曼滤波在线空间配准算法，用来解决多传感器多目标跟踪过程中对传感器定姿偏差的空间配准问题。...

    提示：百度云已更名为百度网盘（百度盘），天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。