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基于隶属度的概率数据关联算法
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TN957.52

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国家自然科学基金资助项目(61102109)


PDA Algorithm Based On Subjection Degree
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    摘要:

    分析了点迹-航迹关联中常用的概率数据关联算法,针对此算法在密集目标环境下,尤其是当多个目标的关联波门相交且相交区域存在有效测量时易发生误跟和跟丢的问题,对算法进行了改进,引入了测量隶属度的概念,通过计算各个有效测量与所对应目标之间的统计距离,进而求出各有效测量的隶属度,将相交的关联波门进行拆分,然后对拆分后的各个独立的关联波门分别使用概率数据关联算法进行数据关联,并采用卡尔曼滤波算法对目标进行状态估计。仿真结果表明:改进的数据关联算法相比JPDA算法,正确关联概率下降约3%,计算时间缩短38%。

    Abstract:

    This paper analyses the PDA algorithm, which is commonly used in plot-track association. Aimed at the problem of bug tracking when it works in dense targets environment, an improved algorithm is proposed and the concept of subjection degree is introduced. After determining the subjection degrees between all the effective measurements and the corresponding targets by calculating statistical distance, intersecting trace windows are split, then PDA algorithm is applied to associating plots with tracks in independent track windows, and Kalman filter is applied to estimating real states of targets. In the simulation, the algorithm proposed in this paper is compared with JPDA algorithm, and the results show the proposed algorithm is slightly decreased in correct association rate, and substantially decreased in calculation.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

刘小强,王睿,曲婧华.基于隶属度的概率数据关联算法[J].空军工程大学学报,2013,(3):42-45

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  • 在线发布日期: 2015-11-24
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