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在多传感器目标跟踪问题中,利用信息融合技术可以有效的提高跟踪精度。但高精度的融合估计通常对计算、通信资源要求较高,而资源要求较低的融合方法其解通常又是次优的。自适应航迹融合算法的计算过程可以根据当前系统的特性和需求,依据融合决策树自适应地选定航迹融合算法。仿真结果表明自适应算法具有接近加权协方差算法的精度,而计算量则减少一半左右。 相似文献
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传感器信息融合一直以来被认为是改进目标跟踪的一种有效手段.一般的做法是假设所有传感器是同步的,但是这样的假设在实际系统中常常是难以做到的.本文在考虑多传感器目标跟踪时,不依赖于同步假设,即允许各传感器使用不同的采样频率,允许传感器平台与处理中心存在交流延迟等,提出了一种新的基于局部融合跟踪和全局融合跟踪的处理方案.该方案是在分布式融合的基础上,融合处理可以发生在融合区间内的任意时刻. 相似文献
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如何确定最优加权因子是加权航迹融合算法中一个值得深入研究的问题。通过提出多模型航迹质量(Track Quality with Multiple Model, TQMM)的概念,并给出一种带信息反馈的加权航迹融合算法,来解决多传感器跟踪同一目标时的权值最优分配问题。系统引入反馈机制,利用多模型航迹质量确定权值,能够精确地更新权值,从而实时有效地进行目标跟踪。仿真结果表明,与已有的加权融合算法相比,该算法具有更好的跟踪性能,特别是在融合系统传感器观测精度相差较大的情况下,算法的跟踪效果更为突出;并且,随着传感器数目的增加,系统的跟踪精度逐步提高,但当传感器增加到一定数目时,系统的融合精度并没有得到明显的改善。 相似文献
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在分布式多传感器信息融合系统中,自适应融合算法通过预先设定两个距离测度。然后将它们与逻辑判决树中的阈值进行比较来选择不同的融合算法,达到适应系统特性的不断变化,平衡精度与计算量之间矛盾的目的;反馈结构可用来提高局部节点的跟踪性能,进而提高全局航迹的融合精度.综合上述两种方法,提出一种新的基于反馈结构的多传感器自适应航迹融合算法,并在传感器异步的情况下讨论了其具体的计算过程.仿真结果表明该算法以较小的计算量达到了近似加权协方差算法(WCF)的融合精度. 相似文献
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为了改善多个同类传感器检测目标参数的性能,提出了一种基于递推最小二乘法的多传感器数据融合的正交基神经网络算法,用基于递推最小二乘法的神经网络算法对各传感器的量测数据进行处理,并用神经网络输出结果的平均值来实现多传感器的数据融合.为了验证算法的有效性,给出了多传感器数据融合的仿真实例.研究结果表明,基于递推最小二乘法的多传感器数据融合的正交基神经网络算法是有效的. 相似文献