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基于組合優(yōu)化的多傳感器多目標(biāo)數(shù)據(jù)互聯(lián)

胡文龍 毛士藝

胡文龍, 毛士藝. 基于組合優(yōu)化的多傳感器多目標(biāo)數(shù)據(jù)互聯(lián)[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 1996, 18(6): 561-566.
引用本文: 胡文龍, 毛士藝. 基于組合優(yōu)化的多傳感器多目標(biāo)數(shù)據(jù)互聯(lián)[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 1996, 18(6): 561-566.
Hu Wenlong, Mao Shiyi . MULTISENSOR DATA ASSOCIATION APPROACH BASED UPON COMBINATORIAL OPTIMIZATION[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1996, 18(6): 561-566.
Citation: Hu Wenlong, Mao Shiyi . MULTISENSOR DATA ASSOCIATION APPROACH BASED UPON COMBINATORIAL OPTIMIZATION[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1996, 18(6): 561-566.

基于組合優(yōu)化的多傳感器多目標(biāo)數(shù)據(jù)互聯(lián)

MULTISENSOR DATA ASSOCIATION APPROACH BASED UPON COMBINATORIAL OPTIMIZATION

  • 摘要: 對于由雷達(dá)和紅外組成的多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng),通過建立多傳感器的多重觀測表達(dá),將其中的多傳感器多目標(biāo)數(shù)據(jù)互聯(lián)表述為多重觀測數(shù)據(jù)集之間的最優(yōu)組合分配,從而實(shí)現(xiàn)了這兩種類型不同傳感器融合跟蹤過程中的多目標(biāo)互聯(lián)求解。
  • Farina A, Studer F A, Radar data processing, Vo1.2. New York: John Wiley and Sons, 1988.[2]Coleman J O. Discriminats for assigning passive bearing observations to radar targets. Proc. of 1988 IEEE Int Radar Conf. Washington D. C. USA: 1988, 361-355.[3]Pattipati K R, et al. A new relaxation algorithm and passive sensor data assciation problem. IEEE Trans.on AC, 1992, AC-37(2): 198-213.[4]Kurien T. Issues in the design of practical multitarget tracking algorithms. in: Bar-Shalom Y, eds. Multitarget-multisensor tracking: advanced applications, NorwAod, MA: Artech, 1990.[5]Fortmann T E, Bar-Shalom Y, Scheffe M. Sonar tracking of multiple target using joint probabilistic[6]data association. IEEE J. of Oceanic Engineering, 1983, OE-8(7): 173-I84.[7]Fitzgerald R J. Tack biases and coalescence with probabilistic data association. IEEE Trans. on AES, 1993, AES-21(3): 822-825.
  • 加載中
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出版歷程
  • 收稿日期:  1995-03-07
  • 修回日期:  1995-11-16
  • 刊出日期:  1996-11-19

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