针对杂波环境下面向无源协同定位系统的多目标跟踪问题,提出一种基于KL散度(Kullback-Leibler Divergence,KLD)的联合概率数据关联算法(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)。首先,在联合概率数据关联框架内计算关联事件的后验...针对杂波环境下面向无源协同定位系统的多目标跟踪问题,提出一种基于KL散度(Kullback-Leibler Divergence,KLD)的联合概率数据关联算法(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)。首先,在联合概率数据关联框架内计算关联事件的后验概率密度函数,并计算该函数与高斯概率密度函数之间的KLD。其次,将KLD作为代价函数优化关联事件的后验概率密度函数。最后,根据优化的后验概率密度函数对目标状态进行估计。仿真结果表明,所提算法能有效解决杂波环境下多目标跟踪问题,提高跟踪性能。展开更多
文摘针对杂波环境下面向无源协同定位系统的多目标跟踪问题,提出一种基于KL散度(Kullback-Leibler Divergence,KLD)的联合概率数据关联算法(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)。首先,在联合概率数据关联框架内计算关联事件的后验概率密度函数,并计算该函数与高斯概率密度函数之间的KLD。其次,将KLD作为代价函数优化关联事件的后验概率密度函数。最后,根据优化的后验概率密度函数对目标状态进行估计。仿真结果表明,所提算法能有效解决杂波环境下多目标跟踪问题,提高跟踪性能。
