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一种基于变分推断的雷达多目标跟踪JPDA算法
引用本文:郑丹阳,曹林,王涛,王东峰. 一种基于变分推断的雷达多目标跟踪JPDA算法[J]. 电讯技术, 2021, 61(12): 1540-1546
作者姓名:郑丹阳  曹林  王涛  王东峰
作者单位:北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京100101;北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京100101;北京川速微波科技有限公司,北京100080
基金项目:国家自然科学基金资助项目(U20A20163,62001034);北京市教委科研计划(KM202111232013, KZ202111232049)
摘    要:针对雷达邻近多目标跟踪问题,提出了一种基于变分推断的联合概率数据关联算法(Joint Probability Data Association,JPDA)。通过建立关于目标状态和两个关联指示的概率图模型,并根据不同变量之间的信息传递构造对应的自由能目标函数,迭代该目标函数求解出目标和当前检测量测之间的最佳边缘关联概率。将所提算法与经典JPDA和k 近邻联合概率数据关联(k Nearest Neighbor-Joint Probability Data Association,kNN-JPDA) 算法进行对比,结果表明新算法具备更高的跟踪位置精度,并且能够有效地避免因邻近目标数量增多而引起的计算上的组合爆炸问题。

关 键 词:多目标跟踪  变分推断  联合概率数据关联  概率图模型  边缘关联概率

A JPDA algorithm for radar multi-target tracking based on variational inference
ZHENG Danyang,CAO Lin,WANG Tao,WANG Dongfeng. A JPDA algorithm for radar multi-target tracking based on variational inference[J]. Telecommunication Engineering, 2021, 61(12): 1540-1546
Authors:ZHENG Danyang  CAO Lin  WANG Tao  WANG Dongfeng
Affiliation:1.School of Information and Communication Engineering,Beijing Information Science and Technology University,Beijing 100101,China;; 1.School of Information and Communication Engineering,Beijing Information Science and Technology University,Beijing 100101,China;2.Beijing TransMicrowave Technology Co.,Ltd.,Beijing 100080,China
Abstract:
Keywords:multi-target tracking  variational inference  joint probabilistic data association(JPDA)  probabilistic graph model  marginal association probability
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