【摘 要】
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多假设与联合概率数据互联算法都能很好地解决杂波环境下的多目标跟踪问题.随后,人们在此基础上又将单传感器多假设、联合概率数据互联算法推广至集中式多传感器系统与分布式
【机 构】
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海军航空工程学院信息融合技术研究所,南京船舶雷达研究所军代室
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多假设与联合概率数据互联算法都能很好地解决杂波环境下的多目标跟踪问题.随后,人们在此基础上又将单传感器多假设、联合概率数据互联算法推广至集中式多传感器系统与分布式多传感器系统.近来,也有文献提出将广义S-D分配算法动态化,实时地应用到集中式多传感器系统对杂波中的多目标进行跟踪.这些算法各有特点,因而它们在不同的情况下,算法的跟踪精度、实时性等方面各有优劣.然而,至今尚未见到有文献对这些算法在统一环境下进行分类比较,文中假定多种典型的多目标运动环境,对上述算法在这些环境下进行仿真实验,并根据仿真结果对它们各
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