作者：赵丰,王利辉,陈俊吉,张明,徐伟业,李进军,赵超 单位：河北科技大学 出版：《河北科技大学学报》2020年第03期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHBQJ2020030030 DOC编号：DOCHBQJ2020030039 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《多传感器多目标分布跟踪中数据关联的快速算法》PDF+DOC1996年第06期 崔宁周,谢维信,余雄南 《一种改进马氏距离的最近邻数据关联算法》PDF+DOC2015年第04期 王晓君,裴福俊,刘红云 《被动传感器系统分层快速关联算法》PDF+DOC2004年第12期 刘宗香,谢维信,杨? 《密集杂波环境下数据融合估计算法评估》PDF+DOC2013年第03期 孙焱,马存宝,陈杰 《雷达多目标跟踪算法》PDF+DOC2011年第10期 戴欣,郝旭 《数据关联算法研究》PDF+DOC 袁黎苗,高会军,袁领峰 《一种基于改进FCM聚类联合概率数据关联算法》PDF+DOC2010年第08期 孙炜,吕辉,白剑林 《基于声学传感器的目标跟踪扩展算法》PDF+DOC2007年第07期 魏泽峰,聂超,邵立康,陶卿 《一种新的多传感器数据融合关联算法》PDF+DOC2007年第06期 李宏刚,吕辉,邱建国 《两点式数据关联算法在多目标跟踪中的应用》PDF+DOC2007年第05期 李辉,张安,赵敏,沈莹

    • 针对传统最近邻数据关联算法正确率较低且容易出现漏关联的问题，提出一种多特征加权的最近邻关联算法。根据智能车环境感知系统获得的障碍物特征数据，定义了一种相似度函数，提出基于生命周期计算有效关联度的方法，从而判定目标是否关联；基于卡尔曼滤波对关联目标进行迭代更新，实现对目标的跟踪；通过实验对比了静止目标、无交互的低速运动目标和有交互的低速运动目标的跟踪轨迹。结果表明，与传统的最近邻数据关联算法相比，所提出的改进算法可以实现对低速运动目标准确连续的关联跟踪，不会出现目标丢失或位置突变的现象，且跟踪目标的交互与遮挡对跟踪效果影响较小，具有较高的有效性与实用性。研究结果可为智能车辆的目标跟踪设计提供参考。

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