【摘 要】
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该论文的工作是围绕国防跨行业预研项目"多传感器数据融合"中子课题展开的.论文重点研究了多传感器多目标跟踪系统中数据关联算法,并实现了一个多传感器多目标跟踪仿真系统.
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该论文的工作是围绕国防跨行业预研项目"多传感器数据融合"中子课题展开的.论文重点研究了多传感器多目标跟踪系统中数据关联算法,并实现了一个多传感器多目标跟踪仿真系统.在多传感器多目标静态数据关联问题中,论文提出了一种基于组合优化的多传感器多目标静态数据关联算法,该算法具有比"最近邻"法更优越的全局关联性能.由于该算法在传感器≥3时的NP性,研究人员采用了遗传算法(Generic Algorithm)来求解.研究人员在GA在变异算子中融入"最近邻"法的优点,加快了算法的寻优速度,并通过基因长度变化对未知的目标数目进行优化.静态数据关联不仅可向跟踪子系统提供更高精度和检测概率的观测数据,还可以进一步提高跟踪系统对杂波的辨识能力,论文提出用多传感联合检测概率密度P<,u>来替换传感器检测概率P<,d>来参与第二部分的多目标数据关联概率的计算,并取得较好的效果.
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