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分类信息辅助的神经网络联合数据关联算法
为解决多目标跟踪中数据关联问题引入神经网络UKF算法和分类信息辅助方法.通过计算分类混淆矩阵确定分类信息似然函数,再用该函数调整只利用运动信息的似然函数,使分类信息有效辅助神经网络联合概率数据关联.在杂波环境中对多个近邻且不同种类目标跟踪,针对联合概率数据关联(JPDA)存在的计算组合爆炸问题,利用Hopfield网络解决TSP问题的思路得到神经网络联合概率数据关联(NJPDA)方法.基于以上关联方法得到的关联概率,仿真表明该算法提高了数据关联的有效性和快速性.
作 者： 杜鹏 吴军 吴志峰 王蕊 作者单位： 杜鹏,吴军,吴志峰(空军工程大学工程学院,西安,710038)王蕊(东北大学材料冶金学院,沈阳,110004)
刊 名： 弹箭与制导学报 PKU 英文刊名： JOURNAL OF PROJECTILES, ROCKETS, MISSILES AND GUIDANCE 年，卷(期)： 2010 30(2) 分类号： V249.121 关键词： JPDA UKF 数据关联 神经网络 分类 JPDA UKF data association neural network classification【分类信息辅助的神经网络联合数据关联算法】相关文章：
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