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神经网络辅助多目标跟踪数据融合 总被引:1,自引:0,他引:1
多目标跟踪(MTT)算法包括卡尔曼滤波和数据关联算法等,而数据关联算法又是最重要、最困难的方面.联合概率数据关联(JPDA)算法对单传感器多目标跟踪是一种良好的算法,但对于多传感器多目标跟踪的情况,特别是目标较为密集时,计算量剧增.提出了一种改进的方法,一方面将神经网络引入到卡尔曼滤波器中,提高滤波器的自适应能力,减小卡尔曼滤波器的估计误差从而改善多目标跟踪精度;另一方面用神经网络辅助JPDA提高正确关联概率,减小计算量.经仿真研究表明,该方法是行之有效的. 相似文献
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针对多假设跟踪(MHT)算法在跟踪多目标时出现的关联矩阵随目标及量测数急剧增长的情况,从降低聚矩阵行、列向量维数角度,提出了两种改进的m-最优MHT关联算法.仿真结果表明,所提出的改进方法不仅大大减少了由高维聚矩阵拆分所引起的庞大计算量,而且实现了对多个目标的有效量测-航迹关联,具有一定的实用性. 相似文献
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提出了一种改进的多目标果蝇算法,对搜索空间及味道浓度判定值进行了改进,引入了快速非支配排序及拥挤距离排序方法,提高了果蝇优化算法解决实际工程问题的能力。并且将改进的多目标果蝇算法应用到全弹道优化设计当中,结果表明该算法能够有效的解决多目标工程优化问题。 相似文献
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针对现有多目标航迹起始算法工程实践性不强的特点,研究了一种基于一步延时的航迹起始算法,并在分析该算法的基础上,针对该算法计算量随目标数目增加而成指数增长的不足,对其算法进行了改进,提出了一种双重滤波的一步延时的航迹起始算法。仿真结果表明,该算法提高了航迹的正确起始概率,减少了计算量,具有较好的工程应用前景。 相似文献