| 神经网络辅助多目标跟踪数据融合 |
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| 引用本文： | 耿峰,祝小平.神经网络辅助多目标跟踪数据融合[J].火力与指挥控制,2008,33(9). |
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| 作者姓名： | 耿峰 祝小平 |
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| 基金项目： | 教育部跨世纪优秀人才培养计划 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 多目标跟踪(MTT) 数据融合 神经网络 卡尔曼滤波 |
Research on Neural Network-aided Multi-target Tracking Data Fusion |
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| GENG Feng,ZHU Xiao-ping.Research on Neural Network-aided Multi-target Tracking Data Fusion[J].Fire Control & Command Control,2008,33(9). |
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| Authors: | GENG Feng ZHU Xiao-ping |
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