10.3969/j.issn.1009-0134.2022.07.023
基于多传感器数据融合的多目标跟踪算法研究
针对复杂环境下多传感器多目标跟踪问题,提出一种基于改进动态加权数据融合的UKF滤波多目标跟踪算法.该算法基于分布式融合结构,对于每个传感器得到的多个目标的观测信息,首先通过最近邻(Nearest Neighbor,NN)数据关联算法进行航迹关联;然后用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)完成对多目标状态的估计,得到目标最新的运动轨迹;与此同时,综合多个传感器估计的目标轨迹,应用改进的动态加权数据融合算法,得到最终的目标轨迹.仿真结果表明,该算法能有效地发挥多传感器数据融合优势,准确地跟踪多个运动目标.与单传感器目标跟踪相比,多传感器数据融合后的目标跟踪精度提高20％以上.
多传感器数据融合、多目标跟踪、无迹卡尔曼滤波、动态加权融合
44
TP391(计算技术、计算机技术)
国家重点研发计划;河北省应用基础研究计划重点基础研究项目
2022-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
95-97,101
