典型文献
基于IAUKF-JPDA算法的多目标跟踪
文献摘要：
针对不同传感器融合跟踪精度低的问题,提出一种采用加权融合的改进自适应无迹卡尔曼滤波算法(IAUKF).针对不同传感器的融合处理中场景切换导致的传感器精度变化,对来源于不同传感器的数据设置不同的权重,引入Sage-Husa自适应思想,实时处理测量噪声的统计特性,利用联合概率数据关联(JPDA)来完成杂波的去除和量测-目标的关联任务.运用所提算法在修正球坐标系下跟踪多个空中目标,最后仿真结果表明,与基于标准UKF估计算法的对应方法相比,新算法有效减小了状态估计误差,提高了跟踪精度.
文献关键词：
多目标跟踪;修正球坐标系;AUKF;JPDA;数据融合
中图分类号：
作者姓名：
陈云;邹杰;武梦洁
作者机构：
光电控制技术重点实验室,河南洛阳 471000;中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所,河南洛阳 471000
文献出处：
引用格式：
[1]陈云;邹杰;武梦洁-.基于IAUKF-JPDA算法的多目标跟踪)[J].电光与控制,2022(04):32-36,43
A类：
IAUKF,修正球坐标系
B类：
JPDA,多目标跟踪,传感器融合,融合跟踪,跟踪精度,加权融合,无迹卡尔曼滤波算法,融合处理,中场,数据设置,Sage,Husa,实时处理,测量噪声,统计特性,概率数据关联,杂波,空中目标,估计算法,新算法,状态估计,估计误差,数据融合
AB值：
0.346506
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