一种基于模糊推理的JPDAF新方法

作     者：李良群 谢维信 LI Liang-qun;XIE Wei-xin

作者机构：深圳大学ATR国防科技重点实验室广东深圳518060 

基　　金：教育部博士点科学基金(新教师类)(20104408120001) 国防预研基金(9140C8004011007) 国家科技支撑计划项目(2011BAH20B02 2011BAH20B03) 深圳大学自然科学基础研究项目(2010147)资助课题 

出 版 物：《信号处理》 (Journal of Signal Processing)

年 卷 期：2011年第27卷第9期

页      码：1301-1305页

摘      要：多目标跟踪中的数据关联一直是信息融合领域的难点和热点问题,针对杂波环境下多目标跟踪中的数据关联问题,提出了一种基于模糊推理的JPDAF新方法。该方法中,首先详细分析了杂波环境多目标观测数据的特点,定义了多目标环境下的标准化新息变量及新息的一阶微分变量;然后将其作为模糊推理的两个输入变量,通过设计合适的模糊隶属度函数和模糊推理规则,自适应计算目标观测的关联概率来代替传统联合概率数据关联滤波器(JPDAF)中的关联概率,实现对多个目标的有效跟踪。实验结果表明,提出方法的目标跟踪性能要好于传统的JPDAF和Fitzgerald s方法,在实时性方面,提出方法也要远好于传统的JPDAF方法,接近Fitzgerald s方法,能够有效对多目标进行关联跟踪。

主 题 词：多目标跟踪 模糊推理 数据关联 

学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 081105[081105] 081001[081001] 081002[081002] 0825[工学-环境科学与工程类] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-0530.2011.09.005

馆 藏 号：203241687...