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基于模糊聚类的数据关联融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用模糊相似性和模糊C均值聚类算法相结合,提出一种求解多传感器多目标跟踪数据关联问题的方法.该方法的目的是实现多传感器观测数据的模糊聚类,使源于不同目标的观测数据能正确划分到该目标中去.仿真结果表明,该算法可以实现数据与目标的正确关联,克服传统硬判断的一些缺点. 相似文献
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基于Kohonen神经网络的多传感器数据关联算法 总被引:1,自引:1,他引:0
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. 相似文献
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基于模糊聚类的数据关联融合算法 总被引:4,自引:1,他引:3
利用模糊相似性和模糊C均值聚类算法相结合,提出一种求解多传感器多目标跟踪数据关联问题的方法。该方法的目的是实现多传感器观测数据的模糊聚类,使源于不同目标的观测数据能正确划分到该目标中去。仿真结果表明,该算法可以实现数据与目标的正确关联,克服传统硬判断的一些缺点。 相似文献
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基于Kohonen神经网络的多传感器数据关联算法 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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针对雷达系统偏差影响下数据关联容易错误的问题,提出一种基于目标拓扑参照图的数据抗差关联新方法,该方法首先将目标进行聚类减少关联复杂度,再对聚类目标拓扑参照图经过平移、旋转和尺度等变换进行关联匹配,达到目标关联一致性的目的。仿真结果表明了该方法具有较高的关联精度和鲁棒性。 相似文献
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基于UKF的Rao-Blackwellized粒子滤波器多传感器多目标跟踪算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
在纯方位多传感器多目标跟踪问题中,状态的测量通常是来源未确定的观测量,在杂波环境尤为如此,需要同时解决多个目标的测量和目标之间的关联问题。本文提出一种新的基于Rao-Blackwellized思想的RBPF-UKF算法。该算法利用Rao-Blackwellized将多目标跟踪问题转化为2个子问题:数据关联及单目标跟踪问题,利用粒子滤波中的序列重要性重采样原理解决多目标跟踪的数据关联问题,用UKF滤波器实现单目标跟踪。仿真结果表明,RBPF-UKF算法能很好地解决多目标数据关联问题,与RBPF-EKF算法相比具有更高的滤波精度及稳定性,体现了该算法的优越性。 相似文献
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针对新型作战样式条件下空中多机动目标密集回波的数据关联问题,从缓冲算子思想入手,先对雷达探测的目标数据进行随机性弱化处理,然后再运用集对分析思想来研究密集回波下的多机动目标的数据关联问题.仿真结果表明,该方法能在较短的时间内得到较高的关联精度. 相似文献