基于幅值信息的改进集成概率数据关联算法
Improved Integrated Probabilistic Data Association Algorithm Based on Amplitude Information
查看参考文献16篇
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文摘
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为通过幅值信息进一步提高概率数据关联算法的目标跟踪性能,且考虑到跟踪过程中目标的存在性问题,提出了一种基于幅值信息的集成概率数据关联算法,将幅值似然比引入目标存在概率和关联概率的计算过程中,可以改善集成概率数据关联算法的跟踪性能,提高目标存在性判断的快速性,降低目标丢失概率.最后通过仿真验证了改进算法的有效性. |
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其他语种文摘
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In order to further improve the estimation performance of the PDA (probabilistic data association) algorithm by using AI (amplitude information), an improved IPDA (integrated PDA) algorithm based on AI is proposed, in which the target existence problem in tracking process is considered. The likelihood ratio of amplitude is introduced to compute the probability of target existence and the association probability, which can improve the tracking performance of IPDA algorithm and the rapidity of judging existence for targets, and reduce probability of tracking loss. Finally, simulation results prove the effectiveness of the proposed algorithm. |
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来源
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机器人
,2015,37(5):513-521 【核心库】
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DOI
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10.13973/j.cnki.robot.2015.0513
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关键词
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幅值信息
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集成概率数据关联
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量测不确定
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目标存在概率
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地址
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中国科学院沈阳自动化研究所, 机器人学国家重点实验室, 辽宁, 沈阳, 110016
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语种
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中文 |
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文献类型
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研究性论文 |
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ISSN
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1002-0446 |
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学科
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自动化技术、计算机技术 |
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基金
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基础科研
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国家自然科学基金
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中国科学院科技创新重点部署项目
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文献收藏号
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CSCD:5542549
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参考文献 共
16
共1页
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1.
Oussalah M. Hybrid fuzzy probabilistic data association filter and joint probabilistic data association filter.
Information Sciences,2002,142(1/4):195-226
|
被引
17
次
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2.
Li L Q. Maximum entropy fuzzy clustering with application to real-time target tracking.
Signal Processing,2006,86(11):3432-3447
|
被引
13
次
|
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|
3.
于洋. 基于概率假设密度平滑器的低检测概率下多目标跟踪.
信息与控制,2014,43(4):435-439
|
被引
4
次
|
|
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|
4.
Zhou X Z. Tennis ball tracking using a two-layered data association approach.
IEEE Transactions on Multimedia,2015,17(2):145-156
|
被引
2
次
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|
5.
马璐. 多目标跟踪中基于特征辅助的概率数据关联算法.
现代电子技术,2012,35(4):18-21,24
|
被引
1
次
|
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|
6.
向融. 基于CKF的特征辅助数据关联多目标跟踪.
计算机仿真,2014,31(8):282-287,325
|
被引
2
次
|
|
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|
7.
Kameda H. Target tracking under dense environments using range rate measurements.
37th SICE Annual Conference,1998:927-932
|
被引
1
次
|
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|
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|
8.
Lerro D. Automated tracking with target amplitude information.
American Control Conference,1990:2875-2880
|
被引
5
次
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|
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|
9.
Lerro D. Interacting multiple model tracking with target amplitude feature.
IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,1993,29(2):494-509
|
被引
30
次
|
|
|
|
|
10.
Kirubarajan T. Low observable target motion analysis using amplitude information.
IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,1996,32(4):1367-1384
|
被引
26
次
|
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|
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|
11.
章飞. 基于幅值信息的联合概率数据关联粒子滤波算法.
信息工程与电子技术,2011,33(2):453-457
|
被引
1
次
|
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|
12.
Musicki D. Integrated probabilistic data association.
IEEE Transactions on Automatic Control,1994,39(6):1237-1240
|
被引
31
次
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|
|
|
|
13.
Musicki D. Tracking in clutter using IMM-IPDAbased algorithms.
IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,2008,44(1):111-126
|
被引
23
次
|
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|
14.
殷业飞. 基于LMfr-IPDA的有限传感器分辨率多目标跟踪.
控制与决策,2010,25(6):911-915
|
被引
1
次
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15.
何友.
雷达数据处理及应用,2006
|
被引
118
次
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16.
杨万海.
多传感器数据融合及其应用,2004
|
被引
119
次
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