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一种新的基于概率理论的概率数据互联滤波器

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资料介绍

摘 要:该文从理论上分析了用于目标跟踪的概率数据互联滤波器(PDAF)和联合概率数据互联滤波器(JPDAF)

存在的不足,提出了一种新的概率数据互联滤波器(NPDAF)。NPDAF 在数据关联时基于概率理论:一个测量可

能源于目标,也可能源于杂波,但其源于目标的概率与其源于杂波的概率之和应为1。同时,给出了跟踪过程中

NPDAF 的数据互联模型及滤波器的实现方法。该实现方法首先计算测量与各目标的关联概率,然后用概率对跟踪

滤波器的增益加以修正。仿真实验表明,在对多目标进行跟踪时NPDAF 的性能优于JPDAF。


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31 7 期  
2009 7 月  
电 子 与 信 息 学 报  
Vol.31No.7  
Jul..2009  
Journal of Electronics & Information Technology  
一种新的基于概率理论的概率数据互联滤波器  
刘宗香  
谢维信  
黄敬雄  
(深圳大学信息工程学院 深圳 518060)  
摘 要:该文从理论上分析了用于目标跟踪的概率数据互联滤波器(PDAF)和联合概率数据互联滤波器(JPDAF)  
存在的不足,提出了一种新的概率数据互联滤波器(NPDAF)NPDAF 在数据关联时基于概率理论:一个测量可  
能源于目标,也可能源于杂波,但其源于目标的概率与其源于杂波的概率之和应为 1。同时,给出了跟踪过程中  
NPDAF 的数据互联模型及滤波器的实现方法实现方法首先计算测量与各目标的关联概率后用概率对跟踪  
滤波器的增益加以修正。仿真实验表明,在对多目标进行跟踪NPDAF 的性能优JPDAF。  
关键词:目标跟踪;概率理论;概率数据互联滤波器;联合概率数据互联滤波器  
中图分类号:TP391  
文献标识码:A  
文章编号:1009-5896(2009)07-1641-05  
A New Probabilistic Data Association Filter Based on Probability Theory  
Liu Zong-xiang  
Xie Wei-xin  
Huang Jing-xiong  
(College of Information and Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China)  
Abstract: The Probabilistic Data Association Filter (PDAF) and the Joint Probabilistic Data Association Filter  
(JPDAF) are theoretically analyzed and their shortages in theory are pointed out. Based on the probability theory,  
a New Probabilistic Data Association Filter (NPDAF) is proposed, in which a measurement may originate from  
targets or a clutter, but the sum of the probabilities originating from targets and a clutter is equal to 1. Also in the  
paper, the mathematical model for data association in target tracking and the realization technique for NPDAF are  
presented. The correlative probabilities between a measurement and targets are first computed in the realization  
technique, then the gain of a tracking filter is modified using the correlative probability. Simulation results show  
that the performance of NPDAF is better than that of JPDAF in multiple target tracking.  
Key words: Target tracking; Probability theory; PDAF(Probabilistic Data Association Filter); JPDAF(Joint  
Probabilistic Data Association Filter)  
1 引言  
可能源于目标。按 PDAF JPDAF,测量的权重  
与杂波权重之和1,即式(1)成立[1]。  
目标跟踪技术是信息融合技术的重要组成部  
[1]系列用于目标跟踪的滤波器相继提出概  
率数据互联滤波[14] ,联合概率数据互联滤波  
[1,5,6],交互多模型/概率数据互联滤波[1,69] ,粒  
子滤波器[10]等。杂波环境下进行目标跟踪主要采用  
的滤波器为概率数据互联滤波器(PDAF)和联合概  
率数据互联滤波器(JPDAF)PDAF 仅适用对单目  
标进行跟踪,而 JPDAF 适用于对多目标进行跟  
[1]。这两种滤波器首先利用目标前一时刻的状态  
估计和目标的运动模型确定目标预测点的位置,然  
后以预测点为中心建立跟踪门。当跟踪门内有多个  
测量时,数据互联就是确定跟踪门内各测量的权重  
并且测量的权重值为该测量与目标关联的概率。设  
在某一时刻mk 个测量并且测量可能源于杂波也  
mk  
βT = 1, T = 1,2,",N  
(1)  
i
i=0  
βiT(i = 1,2,",mk )为测i 与目标 T 互联的概  
β0T 表示杂波与目T 互联 (即无测量与目标  
T 互联)的概率,N 为目标的数目假定没有杂波  
干扰,β0T = 0 ,同时假N = 1mk > 1,采用  
PDAF 进行目标跟踪时,则有  
mk  
β1 = 1  
(2)  
i
i=1  
由式(2)可看出,PDAF,对单目标进行跟踪且多  
个测量落入到目标跟踪门内时,由于各测量源于目  
标的概率之和等于 1,则各测量源于目标的概率均  
小于 1。若假定没有杂波干扰,β0T = 0 ,并且假  
N > 1mk 1,采JPDAF 进行目标跟踪时,  
mk  
βT = 1, T = 1, 2,",N  
(3)  
2008-06-23 收到,2009-03-23 改回  
国家部级基金和深圳大学科研启动基金(200640)资助课题  
i
i=1  

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