在分布式传感器网络中HMM的数据融合和跟踪

来源 :情报指挥控制系统与仿真技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fh1130
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本文涉及多目标跟踪问题,由主动声呐(多静态网络)激活的被动声呐产生量测值。遇到的困难有两类:每个传感器不单独提供一个目标的完全可观察性,另一类是必须涉及到在干扰环境中运动的多个可能机动的目标。这里介绍的算法是基于目标时演变的离散马尔科夫建模方法。它从融合每个量测时间获得的探测值着手。由于动态规划(DF),下一步要完成跟踪和目标运动分析(TMA)。在几乎没有目标运动,例如回避使用确定性目标状态模型的情况下,用这种方法进行多个且机动的目标跟踪。本文介绍和讨论了仿真结果。 This paper deals with the problem of multi-target tracking, the generation of passive sonar measurements by active sonar (multi-static network). There are two types of difficulties encountered: each sensor alone does not provide complete observability of one target, and the other involves multiple possible motorized targets that move in a disturbing environment. The algorithm presented here is based on a discrete Markov modeling method that evolves on the target. It starts with the measurements taken at each measurement time. Due to Dynamic Planning (DF), the next step is to complete tracking and target motion analysis (TMA). In the absence of a targeted motion, such as avoiding the use of a deterministic target state model, multiple and maneuvering target tracking is performed in this way. This article describes and discusses the simulation results.
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