多传感器多目标数据关联算法综述
多目标跟踪中的数据关联技术
多目标跟踪中的数据关联技术在当今科技飞速发展的时代，多目标跟踪成为了众多领域中至关重要的一项技术，从智能监控系统到自动驾驶，从军事侦察到生物医学研究，其应用场景广泛且多样。
而在多目标跟踪的复杂过程中，数据关联技术无疑是其中的核心环节，它决定了跟踪的准确性和可靠性。
要理解多目标跟踪中的数据关联技术，我们首先得明白什么是多目标跟踪。
简单来说，就是在一系列连续的观测数据中，准确地确定多个目标的运动轨迹。
想象一下在一个繁忙的十字路口，摄像头要同时跟踪多个行人、车辆的行动轨迹，这就是多目标跟踪的一个实际场景。
在这个过程中，数据关联技术的主要任务就是将不同时刻获取到的观测数据与已有的目标进行匹配和关联。
为什么这一步如此关键呢？因为在实际情况中，观测数据可能存在噪声、丢失或者错误，目标的运动可能是不规则的、相互遮挡的，这就给准确的关联带来了极大的挑战。
让我们来具体看看数据关联技术面临的一些难题。
首先是不确定性。
由于观测的不准确性和目标运动的复杂性，我们无法完全确定某个观测数据到底属于哪个目标。
比如说，两个目标靠得很近时，传感器可能无法清晰地区分它们，从而导致观测数据的模糊。
其次是数据的复杂性。
在多目标场景中，观测数据量通常非常大，而且目标之间可能存在交互和遮挡，这使得数据的处理变得异常复杂。
然后是实时性要求。
很多应用场景，如自动驾驶，需要系统能够快速地做出数据关联决策，以保证及时的响应和控制。
为了解决这些问题，研究人员提出了各种各样的数据关联方法。
其中一种常见的方法是基于距离的关联。
这种方法通过计算观测数据与目标预测位置之间的距离来判断它们是否关联。
比如欧氏距离、马氏距离等。
如果距离小于某个阈值，就认为它们是相关的。
这种方法简单直观，但在复杂场景下可能效果不佳。
另一种方法是基于概率的关联。
它通过建立目标状态的概率模型，来计算观测数据属于各个目标的概率。
比如卡尔曼滤波、粒子滤波等方法。
这种方法在处理不确定性方面具有一定的优势，但计算复杂度相对较高。
无源多传感器多目标融合的关联算法研究
第２ 期
雷达与对抗
ＲＡＤＡＲ ＆ ＥＣＭ
Ｖ ｏ １ ． ３ ３ Ｎｏ ． ２
２ ０ １ ３年 ６月
Ｊ ｕ ｎ ． ２ ０ １ ３
无 源 多传 感 器 多 目标 融 合 的关 联 算 法 研 究
郭高 峰 ， 臧 勤 ， 汪军 华 ， 王 郁 鑫
（ １ ． 海军装备部装备采购 中心 ， 北京 １ ０ ０ ０ ７ １ ； ２ ． 中国船舶 重工集团公司第七二四研究所 ， 南京 ２ １ ０ ０ ０ ３ ；
ｅ ｖ ａ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏ ｎ．
Ｋｅ ｙｗｏ ｒ ｄ ｓ：ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ；ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐｌ ｅ ｓ ｅ ｎｓ ｏ ｒ ｓ；ａ ｓ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ
０ 引 言
在 现代 电子 战 中 ， 为 监视某 一 区域 的空 情 ， 可 按 多
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ：Ｔ ｈｅ ｐ ａ ｓ ｓ ｉ ｖ ｅ ｍｕ ｌ ｔ ｉ － ｓ ｅ ｎｓ ｏ ｒ ｍｕ ｌ ｔ ｉ — ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｖ ｅ ｒ ｙ ｓ ｉ ｇ ｎ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｎ ｔ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｆ ｏ ｍ ａ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｕｓ ｉ ｏ ｎ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｙ ｇ ｉ ｎ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｔ ｈ ｅ ａ ｓ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ａ ｓ ｕｒ ｅ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ｉ ｓ ａ ｋ ｅ ｙ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ． Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ａ ｃ ｔ ｕ ａ ｌ ｅ ｎ ｇ ｉ － ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ，ｔ ｈ ｅ ａ ｓ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｓ ｓ ｉ ｖ ｅ ｍｕ ｌ ｔ ｉ － ｓ ｅ ｎｓ ｏ ｒ ｍｕ ｈｉ — ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｆ ｕｓ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｄ ｉ ｓ — ｃ ｕｓ ｓ ｅ ｄ．Ｔｈ ｅ ａ ｓ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｄ ｏ ｎ ｅ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ａ ｔ ｔ ｉｂ ｒ ｕ ｔ ｅ ｐａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ，ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｎ ｔ ｈｅ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｅ ｄ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｓ ａ ｒ ｅ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ．Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ，ｔ ｈｅ ｂｅ ｓ ｔ ａ ｓ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｓ ａ ｒ ｅ ｏ ｂ ｔ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｔ ｈ ｅ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ
传感器网络中多目标优化算法研究
传感器网络中多目标优化算法研究一、引言近年来，随着传感器网络技术的不断发展，越来越多的应用场景需要同时考虑多个目标的优化问题。
传感器网络中多目标优化算法的研究，可以有效提高传感器网络的性能和效率。
本文将从传感器网络中多目标优化算法的定义、分类、研究现状等方面进行探讨。
二、传感器网络中多目标优化算法的定义传感器网络是由大量嵌入式传感器节点组成的分布式系统，节点在网络中自组织地协同工作，收集、处理、传输环境信息。
传感器网络中多目标优化问题，是指针对节点的同时优化多个目标指标，如能量消耗、传输质量、网络寿命等。
多目标优化算法是指能够在面对多个优化目标时，根据节点当前状态和环境信息做出最优的决策，使多个目标协调达到最优或最优化。
三、传感器网络中多目标优化算法分类传感器网络中多目标优化算法主要可以分为基于遗传算法、蚁群算法、粒子群算法和多目标决策模型的优化方法。
1）基于遗传算法的优化方法基于遗传算法的优化方法，可以通过构建适应度函数来解决多目标优化问题。
该方法包括遗传算法、遗传表达式编程、多目标模拟退火算法等。
2）基于蚁群算法的优化方法蚁群算法是一种模拟蚂蚁行为的算法，通过模拟蚂蚁在实际环境中遍历路径找到最优解。
该方法包括蚁群算法、蚁群优化算法、初始种群优化算法等。
3）基于粒子群算法的优化方法粒子群算法是一种模拟鸟群飞行的算法，通过模拟粒子在搜索空间中的飞行找到最优解。
该方法包括标准粒子群优化算法、改进粒子群算法等。
4）多目标决策模型多目标决策模型是通过构建决策模型来解决多目标优化问题。
该方法包括基于模糊多目标决策模型、基于精确多目标决策模型等。
四、传感器网络中多目标优化算法的研究现状传感器网络中多目标优化算法的研究现状主要包括以下几方面：1）基于遗传算法的优化方法基于遗传算法的优化方法已经在传感器网络中得到了广泛应用，如基于遗传算法的移动传感器定位算法、基于遗传算法的节点选择算法等。
2）基于蚁群算法的优化方法基于蚁群算法的优化方法在传感器网络中也得到了广泛应用，如基于蚁群算法的能量优化算法、基于蚁群算法的网络拓扑优化算法等。
多传感器数据融合算法汇总
、背景介绍：多传感器数据融合是一种信号处理、辨识方法，可以与神经网络、小波变换、 kalman 滤波技术结合进一步得到研究需要的更纯净的有用信号。
多传感器数据融合涉及到多方面的理论和技术， 最优化理论、 模式识别、 神经网络和人工智能等。
为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源， 传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、 释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。
多传感器信息融合技术通过对多个传感器获得的信息进行协调、组合、 互补来克服单个传感器的不确定和局限性， 并提高系统的有效性能， 进而得出比单一传感器测量值更为精确 的结果。
数据融合就是将来自多个传感器或多源的信息在一定准则下加以自动分析、 综合以 完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。
当系统中单个传感器不能提供足够的准 确度和可靠性时就采用多传感器数据融合。
数据融合技术扩展了时空覆盖范围， 改善了系统 的可靠性， 对目标或事件的确认增加了可信度， 减少了信息的模糊性， 这是任何单个传感器 做不到的。
实践证明： 与单传感器系统相比， 运用多传感器数据融合技术在解决探测、 跟踪和目标 识别等问题方面， 能够增强系统生存能力， 提高整个系统的可靠性和鲁棒性， 增强数据的可 信度，并提高精度， 扩展整个系统的时间、 空间覆盖率， 增加系统的实时性和信息利用率等。
信号级融合方法最简单、 最直观方法是加权平均法， 该方法将一组传感器提供的冗余信息进 行加权平均， 结果作为融合值， 该方法是一种直接对数据源进行操作的方法。
卡尔曼滤波主 要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。
该方法用测量模型的统计特性递推， 决定统 计意义下的最优融合和数据估计。
多传感器数据融合虽然未形成完整的理论体系和有效的融合算法， 但在不少应用领域根 据各自的具体应用背景， 已经提出了许多成熟并且有效的融合方法。
多传感器多目标数据关联算法综述
量测 航迹 ( 点迹 航迹) 关联是将有效回波与已 知目标的预报航迹相比较, 并最终确定正确的量测 航 迹配对的过程。目前该关联方法的数学建模思想主要 有两种[ 10] : 极大似然方法和基于贝叶斯的方法。 3. 1 极大似然方法
极大似然方法以观测序列的似然比为基础, 主要包
主要用于解决杂波环境下的单传感器单目标跟踪问题,
其优点是误跟和丢失目标的概率较小, 缺点是当测量密 度增大后, 计算量增加过大。
联合概率数据关联( JPDA) 是在仅适用于单目标跟
踪的概率数据关联算法的基础上提出来的, 该方法是杂
波环境下对多目标进行数据互联的一 种良好的算法。
然而, JP DA 的困难在于难以确定得到联合事件与关联
最小距离算法就是找出所有 d 中的最小值 d min , 该
最小值对应的 k, l, m 就是目标对应的正确测量区域的
候选关联组合。最小距离算法的步骤是先分别定位, 再 找出距离最近的点实现关联[ 3] 。最小距离法是一个比较
容易实现的解决方位数据关联的方法, 但关联正确率随 着辐射源的增多而急剧下降。
3
=# s= 1
2 exp{2 ∃%s
1 ( Zsi s -
2
%2s
sis ) 2 }
( 3)
条件 !成立, 则意味着测量 Z1i1 、Z2i2 、Z3i3 共同确定 一个目标。若把全部测量 Z 分成 M 个目标来源组, 即 Z = { Z1 , Z2 , !, ZM } 记为一个可能的关联分割 &。
成一个可能的候选关联组合,
记为
{ Zsi s
}
3 s=
1(is
=
1, 2,
(目标管理)多传感器多目标航迹关联与融合算法研究
南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。
研究生签名：年月日
摘 要
随着现代科技的飞速发展以及现代战争的需求，在机动目标跟踪领域应用信息融合技术是近年来研究的热点。面对现代战场中敌方飞行目标的高机动性和复杂性，为了对目标实施有效地打击和防御，必须有机结合多部传感器提供目标的信息，进行精确地跟踪。
Firstly,measurement data preprocesses technologiesin the field of the target trackingare introduced,and based onkalman filtering technologyof thetarget trackingfield,thedissertationanalysesinteractive modelfilter algorithm,through the simulation examples,and provesthat the algorithm iseffective.Data supportfor researchingsubsequenttrackcorrelationandtrack fusionalgorithmis provided.
近年来，随着网络通信技术的发展，将分布在一个战场范围内的多部传感器利用通信网络实现信息共享，即网络化多传感器信息融合技术，是目前国内外学者研究的热点。
其次，基于实际工程研究背景，对目前广泛采用的加权、修正、独立序贯分布式航迹关联算法进行了总结讨论，并分析了在航迹交叉、分岔以及合并的情况下，独立序贯算法的理论可行性，并通过多组仿真实例，证明了算法的实用性。
多传感器多目标航迹关联与融合算法研究
结论与展望05ຫໍສະໝຸດ 1研究结论2
3
本文提出了一种基于概率假设密度滤波器的多传感器多目标航迹关联与融合算法，具有较强的鲁棒性和准确性。
通过实验验证，该算法能够有效地处理传感器间信息冲突和目标运动不确定性，提高了多目标跟踪的精度和可靠性。
同时，该算法还具有较好的扩展性，可以方便地应用于其他多传感器多目标跟踪系统。
xx年xx月xx日
多传感器多目标航迹关联与融合算法研究
CATALOGUE
目录
引言多传感器多目标航迹关联算法多传感器多目标融合算法实验与分析结论与展望参考文献
引言
01
多传感器多目标跟踪的应用广泛，对于军事、民用等领域具有重要意义。
复杂环境下多目标跟踪的难点在于处理多个传感器之间的数据关联和融合，提高跟踪精度和鲁棒性。
基于概率统计的航迹关联算法
神经网络
利用神经网络模型进行航迹关联与融合，具有自适应性、非线性拟合能力，可以处理复杂的非线性动态系统，但需要大量数据训练，对数据质量要求较高。
强化学习
基于强化学习理论，通过与环境交互学习最优航迹关联策略，具有自适应性和鲁棒性，但计算复杂度高、实时性较差。
基于人工智能的航迹关联算法
研究背景与意义
航迹关联算法
主要用于将不同传感器检测到的目标进行关联和匹配，确定每个目标的位置和运动轨迹。
航迹融合算法
主要将不同传感器对同一目标的测量数据进行融合，以获得更准确的目标位置、速度等参数。
航迹关联与融合算法概述
研究内容和方法
研究多传感器多目标航迹关联与融合算法，提高跟踪精度和鲁棒性。
研究内容
采用理论分析和实验验证相结合的方法，通过对比不同算法的性能，找出最优算法。
多目标跟踪数据关联方法综述
多目标跟踪数据关联方法综述多目标跟踪（MOT）是计算机视觉中的一个重要任务，在很多应用领域中都有广泛的应用。
在实际的场景中，由于目标的数量众多，相互之间存在着交叉、重叠和遮挡等情况，因此需要开发一种有效的方法来进行多目标的关联追踪。
本文将综述一些常用的多目标跟踪数据关联方法。
1.基于传统图论的方法：传统图论方法是将多目标跟踪问题转化为图的模型。
其中最常用的方法是最大权匹配（MWM），即在图中找到一组边，使得边的权重之和最大。
该方法可以用于处理帧间的目标关联问题，但在长时间的跟踪中容易出现错误的关联。
2.基于滤波器的方法：滤波器方法是将跟踪问题建模为一个滤波过程。
其中常用的方法有卡尔曼滤波器和粒子滤波器。
卡尔曼滤波器通过状态空间模型来预测目标的位置和速度，并根据观测值来更新目标的状态。
粒子滤波器通过利用粒子来表示目标的状态，并通过重采样和权重更新来估计目标的位置。
3.基于深度学习的方法：深度学习方法是近年来在多目标跟踪中取得显著成果的一种方法。
其中，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测和特征提取方法被广泛应用于多目标跟踪中。
通过在不同帧之间进行特征匹配和目标检测，可以实现目标的关联跟踪。
4.基于关联矩阵的方法：关联矩阵方法是通过计算不同目标之间的相似度来进行跟踪。
常用的方法有匈牙利算法和相关滤波器。
匈牙利算法通过计算目标之间的欧式距离来建立匹配关系。
相关滤波器通过计算目标之间的相似度来进行关联。
5.基于图神经网络（GNN）的方法：图神经网络是一种能够处理图数据的机器学习方法。
近年来，GNN在多目标跟踪中的应用得到了广泛关注。
通过将跟踪问题建模为图的结构，可以利用GNN来学习目标之间的关系，并进行目标的关联。
总结而言，多目标跟踪的数据关联方法有很多种，其中基于传统图论的方法、基于滤波器的方法、基于深度学习的方法、基于关联矩阵的方法以及基于图神经网络的方法是常用的方法。
不同的方法有着不同的优缺点，需要根据具体的应用场景选择合适的方法。
数据关联算法 多传感器数据融合
数据关联算法多传感器数据融合下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
本文下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Downloaded tips: This document is carefully compiled by the editor. I hope that after you download them, they can help you solve practical problems. The documents can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!数据关联算法是一种在多传感器数据融合领域中广泛应用的技术。
多目标跟踪数据关联方法综述
多目标跟踪数据关联方法综述摘要：多目标跟踪问题在军事和民用方面都有着十分广泛的应用,如在军事方面的空中预警、空中攻击(多目标攻击)等,民用方面包括空中交通管制等。
多目标跟踪在军事上的应用受到了各国广泛重视。
本文对目前国内外部分文献上发表的有关多目标跟踪方法进行了综述。
并对各种方法的优缺点进行了比较。
关键字：多目标跟踪数据关联方法综述1 概述多目标跟踪（MTT)是当前计算机视觉领域的一个研究热点。
多目标跟踪是指利用计算机，在频序列中确定感兴趣的、具有某种显著视觉特征的各个独立运动目标的位置，大小和各个目标完整的运动轨迹。
视频目标跟踪问题之所以引起广泛关注是由于它能够应用于民用和军事等许多领域。
例如基于视频目标跟踪的视频监视系统常用于民宅、停车场、公共场合、银行等的监视，以防止偷盗、破坏行为的发生，保障社会的安全。
在交通系统中，多目标跟踪研究也具有非常广泛的应用，主要包括交通流量控制、车辆异常行为监测等很多方面。
在军事领域对视频监视系统的要求比民用领域要高得多，这主要是由于战场环境远比普通民用环境更加复杂和苛刻。
恶劣的战场环境要求视频监视系统具有很强的适应性并能够对快速变化的运动目标实施稳定靠的跟踪。
图 1.1 是一个典型多目标跟踪系统，包括视频采集处理、运动目标检测、多目标跟踪、目标行为分析等主要模块。
运动目标检测与多目标跟踪模块处于整个视频跟踪系统的核心模块，是各种后续高级处理的基础。
运动目标检测是指从视频中实时提取目标，而运动目标跟踪是通过建立目标关联实现多目标的持续跟踪，并确定多目标运动轨迹。
视频采集设备为多目标跟踪系统提供输入视频流，视频监控窗口实时输出多目标跟踪结果，监控场景。
目标行为分析理解属于高层次的视觉问题。
2 几种经典的数据关联算法多目标跟踪实现的关键问题在于如何进行有效的数据关联。
而数据关联的目的就是把来源于单个或多个传感器的量测数据Zi(i=1, 2,...,N)与 j 个已知或已经确定的航迹进行相互配对的过程,简单来说，就是使所有的量测数据分为 j 个集合，并且保证每个集合中所包含的量测数据以接近于 1 的概率都来自同一个目标。
多传感器数据融合技术综述
多传感器数据融合技术综述一、多传感器数据融合的定义数据融合技术（Multiple Sensor Information Fusion，MSIF）又称信息融合技术，它的研究起源于军事指挥智能通讯系统，即C3I （Command，Control，Communication and Intelligence）系统建设的需求，早期研究也多来自于军事方面的应用。
而随着工业系统的复杂化和智能化，该技术已被推广到民用领域，如医疗诊断、机械故障诊断、空中交通管制、遥感、智能制造、智能交通、工业智能控制及刑侦等等。
作为前沿领域技术，无论是军用系统还是民用系统，都趋向于采用数据融合技术来进行信息综合处理。
在知识爆炸的信息时代，数据融合技术就显得尤其重要，它能避免数据富有但信息贫乏的情况发生。
数据融合是关于协同利用多传感器信息，进行多级别、多方面、多层次信息检测、相关、估计和综合以获得目标的状态和特征估计以及态势和威胁评估的一种多级信息自动处理过程。
它将不同来源、不同模式、不同时间、不同地点、不同表现形式的信息进行融合，最后得出被感知对象的精确描述。
数据融合其实也就是对数据的提取和处理，得出最终的有效信息。
多传感器数据融合也就是用各种不同的传感器观测信息，然后将不同来源、不同形式、不同时间、不同地点的信息通过计算机技术，对按时间顺序获得的若干传感器的观测信息，用某种方法自动分析、综合，得到更加有效的信息。
二、国内外研究概况美国国防部JDL（Joint Directors of Laboratories）从军事应用的角度将数据融合定义为一种多层次、多方面的处理过程，即把来此许多传感器和信息源的数据和信息加以联合（Association）、相关（Correlation）和组合（Combination），以获得精确的位置估计（Position Estimation）和身份估计（Identity Estimation），以及对战情况和威胁及其重要程度进行了适时的完整评价。
多传感器数据关联方法
IT大视野数码世界 P.48多传感器数据关联方法吕奇辰 中国人民解放军93117部队摘要：本文介绍了多传感器信息融合的关键技术——多源数据关联问题。
多源数据关联与目标跟踪和识别有关。
该问题源于不确定的多目标判定和数据获取过程。
传感器的测量误差、目标所在环境的先验信息掌握不足，观测目标的具体数量，观测数据的真实性，这些不确定性导致多传感器多目标数据的对应关系模糊。
关键词：多传感器 数据融合 航迹关联引言多目标实时跟踪过程中，多个传感器对同一目标的测量数据，具有相似特征，但杂波干扰和传感器的测量误差，使得测量数据的特征不完全相同，利用相似特征来判定量测数据的来源就是数据关联方法。
数据关联通常分为几种方式，其中观测/点迹与观测/点迹关联、观测/点迹与航迹关联，一般用于集中式结构；而在分布式信息处理系统中多采用航迹与航迹关联。
三种方式都存在于多传感器系统中，按照给定的准则，对数据进行处理，去除干扰数据，实现对航迹的初始化，即为数据关联的任务。
1 集中式数据关联方法1.1 最近邻域数据关联(NNDA)最近邻域数据关联算法属于数据挖掘技术，是最简单、最有效、最早提出的数据关联方法之一。
如图1所示，NNDA中的N表示统计距离达到最小或是残差概率密度为最大。
图1最近邻域数据关联该方法适用于跟踪目标稀疏的情况，是一种局部最优的“贪心算法”，NNDA算法的运算量小，易于实现，但在杂波干扰或者目标密集的情况下，错误关联较多。
1.2 联合概率数据关联(JPDA)JPDA是Bar Shalom等人提出的一种数据关联算法，当观测数据落入跟踪门相交区域时，表示这些观测数据可能来源于多个目标。
JPDA计算观测数据与每一个目标之间的关联概率，认为所有的有效回波都源于每个特定目标的概率不同。
在杂波环境中JPDA方法对多目标跟踪的结果较为理想，不需要任何关于目标和杂波的先验信息，但目标和量测数目增多时，与其他算法相比，计算比较复杂，算法详见文献。
多传感器信息融合与目标跟踪算法研究
多传感器信息融合与目标跟踪算法研究随着科技的不断发展，传感器技术也得到了长足的进步。
多传感器信息融合与目标跟踪算法能够整合多个传感器的数据，提高目标跟踪的准确性和可靠性。
本文将对多传感器信息融合与目标跟踪算法进行研究和分析，并探讨其在实际应用中的潜力和前景。
首先，多传感器信息融合在目标跟踪中的作用不可忽视。
传统的目标跟踪算法通常依赖于单一传感器的数据，这种方法往往会受到传感器本身的局限性和噪声的影响，从而导致跟踪的不准确性。
而多传感器信息融合可以利用不同传感器之间的互补信息，通过对多个传感器数据的融合和分析，提供更加准确的目标跟踪结果。
其次，多传感器信息融合的核心是有效的跟踪算法。
传感器数据的融合需要依靠一系列复杂的算法来处理和分析。
目前，常用的多传感器信息融合与目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。
这些算法根据不同的问题和应用场景，采用不同的数学模型和算法策略，能够有效地将多个传感器的数据融合起来，并准确地跟踪目标的位置、速度和航向等重要信息。
同时，多传感器信息融合算法还可以利用目标的运动模型、环境背景等先验知识来进一步提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。
在实际应用中，多传感器信息融合与目标跟踪算法已经得到广泛应用。
例如，在军事领域，多传感器信息融合与目标跟踪算法可以用于目标识别、目标追踪和目标击毁等任务，大大提高了军事作战的精确性和效率。
在智能交通系统中，多传感器信息融合与目标跟踪算法可以用于车辆、行人和交通信号的监测和控制，提高交通安全性和交通流的效率。
此外，多传感器信息融合与目标跟踪算法还可以应用于无人机自主飞行、环境监测和智能制造等领域，为人们的生活和工作带来了极大的便利和效益。
然而，在多传感器信息融合与目标跟踪算法的研究和应用过程中，仍然存在一些挑战和难点。
首先，不同传感器之间的数据格式和精度可能存在差异，如何处理和融合这些多源异构的数据仍然是一个难题。
其次，传感器数据中常常存在噪声、不完整性和不确定性等问题，如何准确地筛选和处理这些数据，以提高目标跟踪的精确性和可靠性，也是一个需要解决的难题。
物联网中多传感器融合和数据关联算法研究
物联网中多传感器融合和数据关联算法研究随着物联网（Internet of Things，简称IoT）技术的迅猛发展，越来越多的传感器被应用于不同领域的物联网系统中，以收集、传输、处理和分析各种类型的数据。
这些传感器可以是温度传感器、湿度传感器、气体传感器、光传感器等，通过对多传感器数据进行融合和关联分析，可以获得更全面的信息，提高物联网系统的工作效率和智能化水平。
多传感器融合是指将从不同传感器中获取的数据进行有效整合，以生成更准确、更全面的信息。
传感器融合的目的是最大限度地提高信息的可靠性和精确性。
数据关联则是将不同传感器捕获的数据进行关联，找出它们之间的关系和联系。
这对于帮助物联网系统正确地解释和应用传感器数据至关重要。
在物联网中，多传感器融合和数据关联算法的研究有着重要的意义。
首先，传感器融合可以减少数据冗余，提高数据处理效率。
通过对多个传感器的数据进行合理的整合，可以减少信息的重复和不必要的传输，从而降低系统的能量消耗。
同时，在大规模部署的物联网系统中，多传感器融合可以帮助提高数据的鲁棒性和稳定性，使系统对于噪声和干扰具有更好的适应能力。
其次，数据关联可以提供更全面的信息支持。
通过将不同传感器捕获的数据进行关联分析，可以发现隐藏在数据中的潜在关系，从而得出更全面、准确的结论。
例如，在智能城市的交通管理系统中，通过将交通摄像头捕获的车牌识别数据和交通流量传感器捕获的车辆流量数据进行关联，可以更准确地分析道路拥堵情况，辅助交通管理决策。
为了实现多传感器融合和数据关联的目标，研究人员提出了许多算法和技术。
其中常用的多传感器融合算法包括最大似然估计法、贝叶斯滤波法、粒子滤波法等。
这些算法可以通过融合来自不同传感器的观测数据，估计出物理量的真实值，并对测量误差或不确定性进行校正。
数据关联算法则包括相关分析、聚类分析、时序分析等方法，用于发现不同传感器间的关联关系。
然而，多传感器融合和数据关联算法的研究仍存在一些挑战。
多传感器数据融合目标识别算法综述
多传感器数据融合作为一种特殊的数据处理手段在目标识别领域得到了较大的重视和发展。
在介绍多传感器数据融合目标识别基本原理及其算法理论依据基础上，从概念分类方面，对目前多传感器数据融合目标识别算法进行了全面综述，包括参数分类算法、基于认识模型的算法、物理模型算法及多类算法综合识别法等，说明了各算法特点及对其的进一步改进，列举了目前国内外一些已经发表的重要算法，为下一步多传感器融合目标识别研究提供了一定的理论依据。
引言众所周知，在高科技信息对抗环境下，各种监测设备功能不断增加，检测到的信息复杂多变且日益增多。
另一方面由于各种隐身、干扰和欺骗等反对抗技术的应用，人为干扰的加重，对独立单波段目标识别已提出了严峻的挑战，仅依靠单一传感器难以保证目标识别系统高性能稳定工作，这就使得多传感器数据融合作为一种特殊的数据处理手段在目标识别领域引起了世界各国的重视。
在对目标进行识别时，单个传感器提取的特征往往因其自身的探测特点不能获得对目标的完全描述，不能充分利用与目标有关的信息，影响了特征集的有效性和可靠性，使得目标识别系统的性能不理想，而利用多个传感器提取独立、互补的特征向量，采取综合处理的技术途径，可获得对目标较为完全的描述，从而有利于提高识别的正确概率，降低错误概率。
利用多种类传感器进行目标综合识别具有以下主要优点：(1)拓展了识别系统的时间、空间覆盖范围，提高了识别系统的生存能力；(2)可发挥各传感器的优点，取长补短以提高目标识别率；(3)多传感器抗干扰的性能大大优于单个传感器，能够降低或消除非目标物体的欺骗和干扰；(4)可改善识别系统稳定性，大大提高识别结果的有效性、可靠性。
识别原理多传感器数据融合目标识别原理框图如图1所示。
单个传感器先度量和处理待识别目标的属性，对接收到的目标信息进行采集和预处理，得到表示观测数据的特征向量，然后进行特征提取和选择并将其结果作为识别基础，继而对单个传感器的目标进行分类识别和后续处理，再将多个传感器提供的关于目标身份的信息进行综合处理(即进行数据对准与关联)，产生比系统中任一单传感器更有效、更精确的身份估计和分类判决，最终稳定有效地给出目标的识别结果。
多传感器信息融合综述
1.多传感器信息融合概念多传感器信息融合是指综合来自多个传感器的感知数据, 以产生更可靠、更准确或更精确的信息。
经过融合的多传感器系统能完善地、精确地反映检测对象特性, 消除信息的不确定性, 提高传感器的可靠性。
经过融合的多传感器信息具有以下特性: 信息的冗余性、信息的互补性、信息的实时性和信息的低成本性。
2. 多传感器信息融合分类按融合判断方式分类（1） 硬判决方式硬判决方式设置有确定的预置判决门限。
只有当数据样本特征量达到或超过预置门限时，系统才做出判决断言；只有当系统做出了确定的断言时，系统才向更高层次系统传送“确定无疑”的判决结论。
这种判决方式以经典的数理逻辑为基础，是确定性的。
（2） 软判决方式软判决方式不设置确定不变的判决门限。
无论系统何时收到观测数据都要执行相应分析，都要做出适当评价，也都向更高层次系统传送评判结论意见及其有关信息，包括评判结果的置信度。
这种评判不一定是确定无疑的，但它可以更充分地发挥所有有用信息的效用，使信息融合结论更可靠更合理。
按传感器组合方式分类（1） 同类传感器组合同类传感器组合只处理来自同一类传感器的环境信息，其数据格式、信息内容都完全相同，因而处理方式相对比较简单。
（2） 异类传感器组合异类传感器组合同时处理来自各种不同类型传感器采集的数据。
优点是信息内容广泛，可以互相取长补短，实现全源信息相关，因而分析结论更准确、更全面、更可靠，但处理难度则高很多。
3.信息融合的系统结构信息融合的系统结构研究包含两部分, 即信息融合的层次问题和信息融合的体系结构。
融合的层次结构主要从信息的角度来分析融合系统, 信息融合的体系结构则主要是从硬件的角度来分析融合系统。
（1）信息融合的层次信息融合系统可以按照层次划分, 对于层次划分问题存在着较多的看法。
目前较为普遍接受的是层次融合结构, 即数据层、特征层和决策层。
数据层融合是指将全部传感器的观测数据直接进行融合, 然后从融合的数据中提取特征向量, 并进行判断识别。
多传感器信息融合综述
1.多传感器信息融合概念多传感器信息融合是指综合来自多个传感器的感知数据, 以产生更可靠、更准确或更精确的信息。
经过融合的多传感器系统能完善地、精确地反映检测对象特性, 消除信息的不确定性, 提高传感器的可靠性。
经过融合的多传感器信息具有以下特性: 信息的冗余性、信息的互补性、信息的实时性和信息的低成本性。
2.多传感器信息融合分类按融合判断方式分类（1）硬判决方式硬判决方式设置有确定的预置判决门限。
只有当数据样本特征量达到或超过预置门限时，系统才做出判决断言；只有当系统做出了确定的断言时，系统才向更高层次系统传送“确定无疑”的判决结论。
这种判决方式以经典的数理逻辑为基础，是确定性的。
（2）软判决方式软判决方式不设置确定不变的判决门限。
无论系统何时收到观测数据都要执行相应分析，都要做出适当评价，也都向更高层次系统传送评判结论意见及其有关信息，包括评判结果的置信度。
这种评判不一定是确定无疑的，但它可以更充分地发挥所有有用信息的效用，使信息融合结论更可靠更合理。
按传感器组合方式分类（1）同类传感器组合同类传感器组合只处理来自同一类传感器的环境信息，其数据格式、信息内容都完全相同，因而处理方式相对比较简单。
（2）异类传感器组合异类传感器组合同时处理来自各种不同类型传感器采集的数据。
优点是信息内容广泛，可以互相取长补短，实现全源信息相关，因而分析结论更准确、更全面、更可靠，但处理难度则高很多。
3.信息融合的系统结构信息融合的系统结构研究包含两部分, 即信息融合的层次问题和信息融合的体系结构。
融合的层次结构主要从信息的角度来分析融合系统, 信息融合的体系结构则主要是从硬件的角度来分析融合系统。
（1）信息融合的层次信息融合系统可以按照层次划分, 对于层次划分问题存在着较多的看法。
目前较为普遍接受的是层次融合结构, 即数据层、特征层和决策层。
数据层融合是指将全部传感器的观测数据直接进行融合, 然后从融合的数据中提取特征向量, 并进行判断识别。
多传感器数据融合与目标定位算法优化研究
多传感器数据融合与目标定位算法优化研究概述：随着科技的不断发展，传感器技术在各个领域中得到了广泛应用，如无人机、无人驾驶汽车和智能手机等。
这些传感器可以收集丰富的信息，但不同传感器采集的数据具有不同的特点和误差。
因此，多传感器数据融合技术应运而生，它能够将不同传感器的数据进行处理和融合，从而提高目标定位的准确度和可靠性。
目标定位算法：目标定位是多传感器数据融合的一个重要应用领域。
传统目标定位算法主要基于单一传感器数据进行处理，但受限于单一传感器的局限性，往往无法满足高精度定位的要求。
多传感器数据融合能够通过将不同传感器的数据进行融合，增加信息的可靠性和准确度，从而提高目标定位的精度。
多传感器数据融合方法：在多传感器数据融合中，研究者们提出了许多融合方法，其中包括卡尔曼滤波、粒子滤波和扩展卡尔曼滤波等。
这些方法通过将不同传感器的测量数据进行加权平均或融合，从而得到更准确的目标位置估计。
此外，还有一些基于深度学习的方法也被应用于多传感器数据融合，在一定程度上提高了目标定位的精度和鲁棒性。
优化研究：尽管多传感器数据融合在目标定位中取得了显著的成果，但仍然存在许多挑战和可以优化的方面。
一方面，不同传感器的测量误差和不确定性会对融合结果造成影响，如何有效地处理和建模这些误差，是一个亟待解决的问题。
另一方面，传感器之间的数据同步和时序问题也需要加以解决，以保证融合算法的准确性和稳定性。
因此，在多传感器数据融合与目标定位算法优化研究中，需要解决以下问题：1. 传感器数据的校准和误差建模：通过对不同传感器的误差特性进行建模和校准，减少数据融合中的误差传播，提高目标定位的准确性和可靠性。
2. 数据融合方法的研究与改进：针对不同的应用场景和传感器类型，研究更优化的数据融合方法，提高目标定位的准确度和鲁棒性。
3. 数据同步和时序问题的解决：解决传感器之间的数据同步和时序问题，确保融合算法的准确性和稳定性。
4. 深度学习在多传感器数据融合中的应用：研究如何利用深度学习的方法，提取和融合不同传感器数据中的有效特征，进一步提高目标定位的准确度和鲁棒性。
多传感器多目标航迹关联与融合算法研究
航迹融合算法是将多个传感器获取的 目标运动轨迹数据进行融合，从而得 到更加准确的目标运动状态估计。
航迹融合算法的输入包括多个传感器 获取的目标运动轨迹数据以及一些先 验信息，如目标的速度、加速度、运 动方向等。
航迹融合算法的主要 步骤
航迹融合算法的主要步骤包括数据预 处理、特征提取、状态估计和结果输 出。其中，数据预处理是对原始数据 进行滤波、去噪等操作，特征提取是 提取目标运动轨迹的特征，状态估计 是根据一定的准则对目标运动状态进 行估计，结果输出是输出融合后的目 标运动状态。
03
算法改进与优化
基于聚类的航迹关联算法改进
要点一
总结词
要点二
详细描述
提高准确性、降低漏检率
基于聚类的航迹关联算法在多传感器多目标环境下，存 在航迹交叉、遮挡等问题，导致准确性下降、漏检率上 升。针对这些问题，提出了一种改进的聚类算法，将空 间位置和速度作为主要考虑因素，同时引入时间窗口限 制，以减少计算量和提高准确性。实验结果表明，该算 法能够更准确地进行航迹关联，降低了漏检率，提高了 算法性能。
军事领域
多传感器多目标航迹关联与融合算法在军事领域具有广泛的应用前景，如雷 达网、红外预警系统等。该研究可以为军事应用提供更有效、更可靠的航迹 关联与融合方法。
民用领域
该算法也可以应用于民用领域，如智能交通系统、无人机编队、目标跟踪等 。通过与其他先进技术的结合，可以进一步提高民用领域的智能化水平。
传感器数据可能存在误差、噪声和缺失等问题，对算法的性能产生一定影响。未来可以研究更有效的数据预处理方法，提 高传感器数据的准确性和可靠性。
动态环境适应性
该研究主要关注静态环境下的多传感器多目标航迹关联与融合问题。在动态环境下，目标的运动轨迹和速度会发生变化， 需要研究更适应动态环境的方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
个交点, 记为 1 = { X 1k, 2l } , k, l = 1, 2, !, M 。观测站 1
和观测站 3 所有测向线相交形 成的交点集记为 2 =
{ X 1k, 3m } , k, m = 1, 2, !, M , 定义平面几何距离
d = ∀ X 1k, 2l - X 1k, 3m ∀
( 1)
事件的概率, 因为在这种方法中联合事件数是所有候选
波门数的指数函数, 并且随回波密度的增加出现计算上 的组合爆炸现象。近年来, 国内外很多学者针对各种实 际问题, 发展了一些次优的近似算法, 这些算法在降低 计算量的同时, 也降低了算法的有效性和可靠性。
多假设算法( M H T ) 是基于 全邻 最优滤波器 和 JP DA 中聚概念的一种算法, 该方法考虑每个新接收到 的量测可能来自新目标、虚警或已有目标, 它通过一个 有限长度的时间滑窗, 建立多个候选假设, 并通过假设 评估、假设管理技 术实现多目标跟踪。近年来, M H T 的研究热点主要是假设管理技术的有效实现。St reit R L 和 L uginbubl T E 将一般意义上的目标跟踪假设稍 作修改, 并将 EM 算法引入多目标跟踪问题, 提出了概 率多假设算法, 从而将整数据关联与跟踪过程组合为一 个简洁、有效的迭代过程。
关键词: 多传感器; 多目标; 数据关联; 算法; 综述
1引言
2 量测 量测 ( 点迹 点迹) 关联
以信息技术为代表的高新技术的发展及其在军事 领域的应用极大地改变了现代战争的作战样式。在复 杂的现代战争环境下, 单一传感器无法提供全面、可靠、 实时的态势信息, 受到电子战压制时无法有效工作, 而 多个同类或异类传感器在提高情报侦察效能的同时, 也 带来了信息处理的复杂性。在多传感器信息融合系统 中, 由于缺乏跟踪环境的先验知识以及受传感器自身性 能的制约, 在整个量测过程中不可避免地会引入量测噪 声; 另外, 往往并不知道目标的确切数量, 即使目标只有 一个, 由于杂波的干扰, 有效的量测也可能为多个, 因此 需要通过统计方法来建立目标和量测之间的对应关系。 传感器观测过程和多目标跟踪环境中存在的各种不确 定性以及随机性破坏了回波量测与其目标源之间的对 应关系, 所以必须运用数据关联技术寻求解决方法。近 年来, 国内外许多学者对数据 关联问题进行了深入研 究, 提出了大量解决数据关联问题的算法, 许多重要的 国际期刊也针对数据关联问题发行专刊进行讨论。
最大似然算法的目的是在所有可能的分割 ∋= { &} 中寻找一种最优分割 &* , 使似然函数最大。最大似然算 法是考虑全体区域内关联的一种方法, 它将所有观测值 划分成不重复的分割, 然后比较各种分割的总效果, 从 而确定出最佳分割对应的目标辐射源。该方法考虑了每 种分割的可能, 因此正确关联率较高, 但计算量较大, 不 适用于实时处理。 2. 3 其他算法
3
=# s= 1
2 exp{2 ∃%s
1 ( Zsi s -
2
%2s
sis ) 2 }
( 3)
条件 !成立, 则意味着测量 Z1i1 、Z2i2 、Z3i3 共同确定 一个目标。若把全部测量 Z 分成 M 个目标来源组, 即 Z = { Z1 , Z2 , !, ZM } 记为一个可能的关联分割 &。
量测 量测 关联主要在航迹起始阶段和观测数据 直接融合时使用。传统的关联方法主要通过判断测量 数据是否落入门限来确定其是否关联, 但多无源传感器 系统仅能获 得关于目标的 角度信息, 所以给 量 测 量 测 关联, 即目标定位带来了挑战。无源定位系统的基 本定位体制主要有测向交叉定位法、时差定位法和测向 测时差定位法[ 2] , 其中多站纯方位交叉定位是研究和应 用最多的一种方法。采用多站纯方位交叉定位时, 通过 简单的三角运算即可获得辐射源的位置信息, 但在存在 多辐射源的情况下将产生许多虚假点, 同时还存在虚警 和漏报的情况, 这些都恶化了探测环境, 所以在多无源 传感器系统中虚假点的排除一直是研究热点。图 1 给 出了无源传感器数据关联虚假点的产生原理。
概率数据关联算法认为所有落入相关波门内的回
波都有可能源于目标, 只是每个有效回波源于目标的概 率不同, 应首先根据不同情况计算出各回波来自目标的
概率, 然后利用这些概率值对相关波门内的不同回波进
行加权, 将各个候选回波的加权和作为等效回波, 并利
用等效回波对目标的状态进行更新。概率数据关联算
法是一种次优滤波方法, 它只对最新的量测进行分解,
最小距离算法就是找出所有 d 中的最小值 d min , 该
最小值对应的 k, l, m 就是目标对应的正确测量区域的
候选关联组合。最小距离算法的步骤是先分别定位, 再 找出距离最近的点实现关联[ 3] 。最小距离法是一个比较
容易实现的解决方位数据关联的方法, 但关联正确率随 着辐射源的增多而急剧下降。
2010 年第 4 期
中国雷达 China Radar
9
括航迹分叉法、联合似然算法[ 11] 、0 l 整数规划法[ 12 14] 、 广义相关法[ 15] 。这四种方法都是批处理形式, 其中航
迹分叉法利用似然函数进行剪枝, 排除掉不可能是来自
目标的量测序列, 因而计算量大; 联合似然函数计算所 有量测序列的不同可行划分的似然函数, 似然函数达到
数据关联问题存在于多传感器多目标跟踪的各个 过程中。按照关联数据类型可分为 量测 量测 ( 点迹 点迹) 关联、 量测 航迹 ( 点迹 航迹) 关联和 航迹 航 迹 关联, 不同关联数据类 型对应不同的关 联算法[ 1] 。 本文分别对三种不同数据类型对应的关联算法进行了 归纳总结, 对一些经典的关联算法作了简要介绍, 同时 阐述了数据关联算法中存在的问题, 并展望了数据关联 的研究方向。
成一个可能的候选关联组合,
记为
{ Zsi s
}
3 s=
1(is
=
1, 2,
!,
M
)
,
将{
Z si
s
}
3 s=
1
中的三个观测量同属于一个目标事
件记为
!, 则{ Zsis
}
3 s=
1
属于同一目标时的联合!) = p ( Z1i1 | !) p ( Z2i2 | !) p ( Z3i3 | !)
图 1 虚假点产生原理 可以看出, 由于测量误差的存在, 各观测站对于同
8
孔云波, 等: 多传感器多目 标数据关联算法综述
2010 年第 4 期
一目标的观测往往不能交于一点, 而是相交于一个区 域。假设有 M 个目标、N 个观测站( M, N > 2) , 则最多 可产生的可能区域为 MN , 但真实区域最多为 M 个。因 此, 如何快速有效地排除虚假点是测向交叉定位首要解
2010 年第 4 期
中国雷达 China Radar
7
多传感器多目标数据关联算法综述
孔云波, 冯新喜, 鹿传国
( 空军工程大学, 西安 710077)
摘 要: 多传感器数据关联是当前信息融合领域中的热点问题, 在军事和民用方面都有着十分广泛的 应用。本文对目前国内外部分文献上发表的有关多传感器多目标数据关联方法进行了综述, 根据关联数 据类型将多目标跟踪中的数据关联问题分为 量测 量测 ( 点迹 点迹) 关联、量测 航迹 ( 点迹 航迹) 关联 和 航迹 航迹 关联, 并对不同关联数据类型对应的不同关联算法进行了全面的阐述和归纳, 指出了数据 关联研究中存在的主要问题, 最后对数据关联技术的研究方向进行了展望。
1992 年, Bar Shalo m 针对无源式多传感器跟踪, 将 多传感器多目标数据关联问题描述为一个多维分配问 题, 其核心思想是: 首先为数据关联问题建立多维分配 问题的数学模型, 然后运用拉格朗日松弛法求解, 但其 计算量随着目标数量和观测站数量的增加成指数增长, 求解存在 N P 难题[ 5] 。国内许多学者对此问题有一定 的研究。海军航空工程学院的修建娟博士、北京航空航 天大学的陈玲博士提出了利用多层数据关联削减可能 的分割以减小分配问题计算量的关联方法[ 6] ; 辛云宏[ 7] 等将视线概念引入到无源多站多目标量测数据关联问 题中, 提出了一个观测站对于同一目标的距离和最短的 关联准则, 并在此基础上构造了量测数据的快速关联算 法。该方法不需要任何目标位置先验信息, 为数据关联 提出了一种新思路; 刘梅等[ 8] 提出了先通过聚类确定目 标数量, 并由此建立多模弹性神经网络, 去除大部分虚 假定位点, 然后通过建立航迹数的方法去除弹性神经网 络无法剔除的虚假点, 该方法计算量低, 且具有收敛速 率快的特点。此外, 将目标的属性和状态相结合进行数 据关联, 也是目前数据关联研究热点之一。基于证据的 状态和属性的融合算法[ 9] , 在 PD A 的框架下, 采用 D S 证据推理方法, 对回波的多个属性参数进行融合, 解决 了多个模糊和矛盾输入的综合问题, 降低了数据关联的 模糊性。
主要用于解决杂波环境下的单传感器单目标跟踪问题,
其优点是误跟和丢失目标的概率较小, 缺点是当测量密 度增大后, 计算量增加过大。
联合概率数据关联( JPDA) 是在仅适用于单目标跟
踪的概率数据关联算法的基础上提出来的, 该方法是杂
波环境下对多目标进行数据互联的一 种良好的算法。
然而, JP DA 的困难在于难以确定得到联合事件与关联
3; i s = 1, 2, !, M ) 的方位测向角为
Zsis =
+ n s i s
s is
( 2)
式中, ns is 为测向噪声, 服从均值为零、方差为
2 s
的高斯
分布, 且各测向噪声间是相互独立的, 3 个观测站的所
有方位测量集合记为 Z。 ( 2) 测量划分
分别从每个观测站的测量数据中取一个测量值构
统计距离定义为信息向量的加权范数: