速度信息辅助雷达目标数据关联方法研究  

Research on data association with velocity-assisted information for radar targets

作　　者：王健[1] 金永镐[2] 董华春[3] 权太范[3] 

机构地区：[1]中国电子科技集团第38研究所系统三部,安徽合肥230031 [2]延边大学电子信息工程系,吉林延边133002 [3]哈尔滨工业大学电子工程技术研究所,黑龙江哈尔滨150001

出　　处：《系统工程与电子技术》2008年第12期2333-2335,共3页Systems Engineering and Electronics

基　　金：国家自然科学基金资助课题(60572038)

摘　　要：多目标数据关联时,联合概率数据互联(JPDA)算法是最常用的方法之一,与最优的贝耶斯算法需要对当前时刻以前的所有确认量测集合进行研究相比,其只对最新的确认量测集合进行研究,因此是次优的贝叶斯算法。为进一步提高JPDA算法的性能,基于最优贝叶斯算法的理论,将包含目标历史信息的速度信息引入JP-DA算法过程中,增加了近距离平行运动目标的正确关联次数,并提高交叉运动目标关联精度。In multi-target tracking data association, joint probabilistic data association （JPDA） is one of the most popular algorithms. Compared with the optimal Bayes algorithm which considers all the measurements before current time, in the JPDA algorithm only the recent measurements are useful, so it is a sub-optimal Bayes algorithm. To improve the performance of JPDA, based on the theory of optimal Bayes algorithms, the velocity information which is based on history information is introduced, the new JPDA algorithm can increase the times of right association when close targets move in parallel, and enhance the precision of association when targets move crosswise.

关 键 词：数据关联 速度信息 贝耶斯算法 

分 类 号：TN953[电子电信—信号与信息处理]