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标题: 联合概率数据互联(JPDA) ----多假设跟踪(MHT) [打印本页]

作者: 杨利霞    时间: 2021-8-11 11:18
标题: 联合概率数据互联(JPDA) ----多假设跟踪(MHT)

; _. }# ~% W* g' E) f联合概率数据互联(JPDA) ----多假设跟踪(MHT)
3 R" L4 \/ ~! N- |* t联合概率数据关联(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)1 N4 @1 T' p- [; N
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, G1 G5 l  R: p$ {9 S, r       联合概率数据互联JPDA是数据关联算法之一,它的基本思想是:对应于观测数据落入跟踪门相交区域的情况,这些观测数据可能来源于多个目标。JPDA的目的在于计算观测数据与每一个目标之间的关联概率,且认为所有的有效回波都可能源于每个特定目标,只是它们源于不同目标的概率不同。JPDA算法的优点在于它不需要任何关于目标和杂波的先验信息,是在杂波环境中对多目标进行跟踪的较好方法之一。然而当目标和量测数目增多时,JPDA算法的计算量将出现组合爆炸现象,从而造成计算复杂。
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! w( v# h7 y6 x" h/ M$ E6 LJPDA图形+例子解释:https://wenku.baidu.com/view/b300431aa76e58fafab003f9.html
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8 R9 i- m* I' J. l4 g8 u: K/ \公式解释:https://wenku.baidu.com/view/46d44ee1998fcc22bdd10d04.html
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: E; R- L( ?9 v; Z  A多假设跟踪(Multiple Hypothesis Tracking,MHT)
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       多假设跟踪MHT是数据关联另一种算法。它的基本思想是:与JPDA不同的是,MHT算法保留真实目标的所有假设,并让其继续传递,从后续的观测数据中来消除当前扫描周期的不确定性。在理想条件下,MHT是处理数据关联的最优算法,它能检测出目标的终结和新目标的生成。但是当杂波密度增大时,计算复杂度成指数增长,在实际应用中,要想实现目标与测量的配对也是比较困难的。
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; p4 w& E; R% A% R; {# T0 wMHT算法介绍:见上传的文件
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9 j6 f1 Z3 }  j5 [& v" {8 O% wMHT源程序:http://www.codeforge.cn/read/310434/hydwbwmg.m__html
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0 F5 b( d  A4 H几种数据关联方法比较
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& q2 |3 a: E6 ]  n6 q" u原文链接:https://blog.csdn.net/lzcy911music/article/details/816321338 }- S  q5 T+ |4 \1 b! Z' _

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