多传感器多目标粒子滤波算法

多传感器多目标粒子滤波算法

为了能够有效解决非线性、非高斯环境中多传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波的多传感器联合概率数据互联粒子滤波算法(MJPDAP).该算法应用广义S-D分配的规则对每个传感器送来的观测数据进行排列组合以形成等效量测点,并计算所有等效量测点的联合似然函数.在此基础上,结合联合概率数据互联(JPDA)的思想计算各个粒子权值,以获得最终的跟踪结果.仿真结果表明,与单传感器联合概率数据互联粒子滤波算法(SJPDAP)相比,该算法位置跟踪精度能提高20m左右.

作 者： 熊伟 何友 张晶炜 XIONG Wei HE You ZHANG Jing-wei   作者单位： 海军航空工程学院,信息融合技术研究所,山东,烟台,264001  刊 名： 光电工程  ISTIC PKU 英文刊名： OPTO-ELECTRONIC ENGINEERING  年，卷(期)： 2005 32(4)  分类号： V556  关键词： 目标跟踪   粒子滤波   数据互联   滤波算法  

【多传感器多目标粒子滤波算法】相关文章：

基于FCM的多传感器融合多目标跟踪的数据关联04-26

基于粒子群算法的资源均衡04-27

自适应粒子滤波在卫星紫外导航中的应用04-27

Pareto基因算法多目标翼型优化设计04-27

惯导系统初始对准的次优滤波算法04-27

粒子群算法的最小值边界变异策略04-27

基于遗传算法的翼型多目标气动优化设计04-27

基于模糊卡尔曼滤波的内阻尼姿态算法研究04-27

基于划分和重分布的粒子群算法及优化策略04-25

RJMCMC粒子滤波方法在月球探测器自主天文导航中的应用04-26