資料介紹
本文介紹多目標(biāo)跟蹤的用多維數(shù)據(jù)互聯(lián)的多傳感器融合算法的發(fā)展。這項(xiàng)工作是受大規(guī)模監(jiān)
視問題的推動,在這種監(jiān)視問題中,來自具有不同采樣間隔(電子掃描陣(ESD)雷達(dá))的異步傳感器觀察值用于集中式融合。用多維分配的多傳感器融合的綜合,對于由分配算法處理的S個(gè)表,除了“傳感器寬度”外,還要使“時(shí)間層次”最大化。在有S個(gè)傳感器的情況下,將來自最近到達(dá)的S-1個(gè)幀的量測值與已經(jīng)建立的航跡互聯(lián)的標(biāo)準(zhǔn)方法可能有零時(shí)間層次。對于S維數(shù)據(jù)互聯(lián)(S≥3)所介紹的新技術(shù)保證最大效率,即對于沒有損失融合重疊傳感器的每一個(gè)傳感器,保證最大時(shí)間層次(S-1) 。使用滑窗(長度為S)技術(shù),在每一個(gè)量測幀之后更新估計(jì)。對于使用具有多維分配數(shù)據(jù)互聯(lián)的多傳感器融合,該算法提供多目標(biāo)跟蹤的自動航跡形成、保持和結(jié)束的系統(tǒng)方法。對于一個(gè)大規(guī)??諏Φ啬繕?biāo)跟蹤問題,介紹了使用模擬數(shù)據(jù)的估計(jì)結(jié)果。
在許多目標(biāo)跟蹤問題中,例如,具有多個(gè)目標(biāo)的大規(guī)??罩斜O(jiān)視或者地面目標(biāo)跟蹤,使用多個(gè)傳感器可以獲得新需要的量測值。典型情況下,傳感器可能是固定式的或者是移動的平臺。它被分布在不同的地區(qū)以增加監(jiān)視區(qū)域的覆蓋范圍。這些傳感器可能是異質(zhì)的并且是異步的,具有時(shí)變的再訪間隔———也就是說,傳感器再訪該目標(biāo)的順序以及兩次連續(xù)再訪之間的間隔可能是任意的。這是使用電子掃描陣(ESA)雷達(dá)的情況。在這種條件下,如何使用在不同時(shí)間、從不同傳感器得到的測量值,在目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)或者估計(jì)器中變成一個(gè)重要問[7,12,13,26] 。
視問題的推動,在這種監(jiān)視問題中,來自具有不同采樣間隔(電子掃描陣(ESD)雷達(dá))的異步傳感器觀察值用于集中式融合。用多維分配的多傳感器融合的綜合,對于由分配算法處理的S個(gè)表,除了“傳感器寬度”外,還要使“時(shí)間層次”最大化。在有S個(gè)傳感器的情況下,將來自最近到達(dá)的S-1個(gè)幀的量測值與已經(jīng)建立的航跡互聯(lián)的標(biāo)準(zhǔn)方法可能有零時(shí)間層次。對于S維數(shù)據(jù)互聯(lián)(S≥3)所介紹的新技術(shù)保證最大效率,即對于沒有損失融合重疊傳感器的每一個(gè)傳感器,保證最大時(shí)間層次(S-1) 。使用滑窗(長度為S)技術(shù),在每一個(gè)量測幀之后更新估計(jì)。對于使用具有多維分配數(shù)據(jù)互聯(lián)的多傳感器融合,該算法提供多目標(biāo)跟蹤的自動航跡形成、保持和結(jié)束的系統(tǒng)方法。對于一個(gè)大規(guī)??諏Φ啬繕?biāo)跟蹤問題,介紹了使用模擬數(shù)據(jù)的估計(jì)結(jié)果。
在許多目標(biāo)跟蹤問題中,例如,具有多個(gè)目標(biāo)的大規(guī)??罩斜O(jiān)視或者地面目標(biāo)跟蹤,使用多個(gè)傳感器可以獲得新需要的量測值。典型情況下,傳感器可能是固定式的或者是移動的平臺。它被分布在不同的地區(qū)以增加監(jiān)視區(qū)域的覆蓋范圍。這些傳感器可能是異質(zhì)的并且是異步的,具有時(shí)變的再訪間隔———也就是說,傳感器再訪該目標(biāo)的順序以及兩次連續(xù)再訪之間的間隔可能是任意的。這是使用電子掃描陣(ESA)雷達(dá)的情況。在這種條件下,如何使用在不同時(shí)間、從不同傳感器得到的測量值,在目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)或者估計(jì)器中變成一個(gè)重要問[7,12,13,26] 。
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