無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中多目標(biāo)跟蹤的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法研究.pdf

1、多源數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問(wèn)題是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中多傳感器數(shù)據(jù)融合的關(guān)鍵技術(shù)之一，也是其最核心的部分。聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法是一種跟蹤多目標(biāo)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，它不需要任何關(guān)于目標(biāo)和雜波的先驗(yàn)信息，但與其他有關(guān)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法相比，計(jì)算機(jī)開(kāi)銷大。
　　 基于聚類算法的聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法在聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的基礎(chǔ)上，運(yùn)用模式識(shí)別中的聚類思想對(duì)傳感器所接收到的量測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，減少有效量測(cè)的數(shù)目，從而簡(jiǎn)化了有效矩陣，減少了原有算法的計(jì)算量。
　　

2、 基于最鄰近方法的聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法在構(gòu)造有效矩陣的過(guò)程中，結(jié)合最鄰近數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的思想，選取統(tǒng)計(jì)距離最小的三個(gè)有效量測(cè)構(gòu)成有效矩陣，從而簡(jiǎn)化了有效矩陣，減少了原有算法的計(jì)算量。
　　 在多目標(biāo)跟蹤中，聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法以及改進(jìn)后的算法是不能直接應(yīng)用到其中的。因?yàn)樗鼈兙敲嫦蚰繕?biāo)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，即它們是在目標(biāo)個(gè)數(shù)和目標(biāo)初始狀態(tài)已知的情況下進(jìn)行的目標(biāo)跟蹤，這些算法在算法的框架內(nèi)沒(méi)有考慮新目標(biāo)的出現(xiàn)和舊目標(biāo)的刪除。但在復(fù)雜的多目

3、標(biāo)環(huán)境下，目標(biāo)個(gè)數(shù)和目標(biāo)初始狀態(tài)都是未知的，因此需要加入多目標(biāo)跟蹤中的特殊判定準(zhǔn)則以適應(yīng)復(fù)雜的多目標(biāo)跟蹤環(huán)境。
　　 仿真實(shí)驗(yàn)表明，基于聚類算法的聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和基于最鄰近方法的聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法與原有算法相比，在一定程度上減少了計(jì)算量，而跟蹤性能只是略有降低。加入特殊判定準(zhǔn)則后的聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法、基于聚類算法的聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法和基于最鄰近方法的聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法均可以正確地檢測(cè)到新目標(biāo)，并保證了較高的正確率，同時(shí)