计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (5): 1279-1282.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.05.1279
收稿日期:
2013-10-12
修回日期:
2013-12-25
出版日期:
2014-05-01
发布日期:
2014-05-30
通讯作者:
田隽
作者简介:
基金资助:
江苏省高校自然科学研究项目;徐州市科技项目
TIAN Jun,LI Dan,XIAO Liqing
Received:
2013-10-12
Revised:
2013-12-25
Online:
2014-05-01
Published:
2014-05-30
Contact:
TIAN Jun
摘要:
为降低多目标航迹聚集时联合概率数据关联(JPDA)联合关联事件的计算复杂度,提出一种基于Meanshift聚类〖CD*2〗Bhattacharya(Bhy)观测似然度修正的JPDA改进算法。利用Meanshift得到聚类中心,据聚类中心与目标预测量测马氏距离形成跟踪门;提出Bhy似然度矩阵,将Meanshift聚类中心与各量测Bhy距离所表征的观测似然度作为确认矩阵小概率事件划分依据,消除确认矩阵中小概率事件对联合关联事件计算复杂度的影响。实验结果表明:多目标航迹聚集时,该算法在减少计算复杂度同时保持了较高关联精度,跟踪性能明显优于经典JPDA。
中图分类号:
田隽 厉丹 肖理庆. 基于Meanshift聚类Bhattacharya观测似然度修正的联合概率数据关联改进算法[J]. 计算机应用, 2014, 34(5): 1279-1282.
TIAN Jun LI Dan XIAO Liqing. Improved joint probabilistic data association algorithm based on Meanshift clustering and Bhattacharya likelihood modification[J]. Journal of Computer Applications, 2014, 34(5): 1279-1282.
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