基于数据压缩的多传感器不敏滤波算法

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基于数据压缩的多传感器不敏滤波算法

管旭军, 芮国胜, 周旭, 张玉玲

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管旭军, 芮国胜, 周旭, 张玉玲. 基于数据压缩的多传感器不敏滤波算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(4): 472-476.

引用本文:

管旭军, 芮国胜, 周旭, 张玉玲. 基于数据压缩的多传感器不敏滤波算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(4): 472-476.

GUAN Xujun, RUI Guosheng, ZHOU Xu, ZHANG Yuling. Multisensor Unscented Filter Algorithm Based on Data Compression[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(4): 472-476.

Citation:

GUAN Xujun, RUI Guosheng, ZHOU Xu, ZHANG Yuling. Multisensor Unscented Filter Algorithm Based on Data Compression[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(4): 472-476.

基于数据压缩的多传感器不敏滤波算法

¹海军航空工程学院电子信息工程系,烟台市二马路188号264001;²92854部队,湛江市,524009;³92854部队,湛江市524009

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(60572161)

作者简介:
管旭军,工程师,博士生,研究方向为多目标跟踪、多传感器信息融合、非线性滤波。

中图分类号: P228.41;TN95

Multisensor Unscented Filter Algorithm Based on Data Compression

¹Department of Electronic and Information Engineering,Naval Aeronautics andAstronautics University,188 Erma Road,Yantai 264001,China;²92854 Troops,Zhanjiang 524009,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(60572161)

摘要: 针对非线性系统中杂波环境下的集中式多传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于数据压缩技术的多传感器不敏滤波算法。仿真结果表明,与MSJPDA/EKF算法相比,本文提出的算法具有更高的跟踪精度和稳定性,同时所选取的粗关联准则使算法的计算量减少了62%。
- 不敏卡尔曼滤波 /
- 数据关联 /
- 多传感器 /
- 多目标跟踪 /
- 非线性
Abstract: A novel multisensor multitarget unscented filter algorithm based on data compression,SD-DCUKF,is proposed for the centralized multsisensor multitarget tracking problem of nonlinear system in clutter.In the new algorithm,the measurements from multiple sensors are first combined according to the rule of generalized S-D assignment algorithm and the optimal partition can be achieved.In order to reduce the computation burden,a new coarse association rule is proposed for S-D assignment.Then in the optimal partition,the measurements from the same target are dealt with by use of the method of data compression.Based on these,UKF is used for the propagation of state distribution in nonlinear system and the SD-DCUKF algorithm is derived.According to the simulation results,the accuracy and robustness of proposed algorithm are improved compared with the MSJPDA/EKF algorithm.Furthermore,the method of coarse association proposed makes the computation time decrease by 62 percent.
- UKF /
- data association /
- multisensor /
- multitarget tracking /
- nonlinearity

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基于数据压缩的多传感器不敏滤波算法

¹海军航空工程学院电子信息工程系,烟台市二马路188号264001;²92854部队,湛江市,524009;³92854部队,湛江市524009

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(60572161)

作者简介:
管旭军,工程师,博士生,研究方向为多目标跟踪、多传感器信息融合、非线性滤波。

收稿日期: 2010-02-01
修回日期: 2010-02-01
刊出日期: 2010-04-05

中图分类号: P228.41;TN95

关键词:

不敏卡尔曼滤波 /

多目标跟踪 /

摘要: 针对非线性系统中杂波环境下的集中式多传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于数据压缩技术的多传感器不敏滤波算法。仿真结果表明,与MSJPDA/EKF算法相比,本文提出的算法具有更高的跟踪精度和稳定性,同时所选取的粗关联准则使算法的计算量减少了62%。

English Abstract

管旭军, 芮国胜, 周旭, 张玉玲. 基于数据压缩的多传感器不敏滤波算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(4): 472-476.

引用本文:

管旭军, 芮国胜, 周旭, 张玉玲. 基于数据压缩的多传感器不敏滤波算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(4): 472-476.

GUAN Xujun, RUI Guosheng, ZHOU Xu, ZHANG Yuling. Multisensor Unscented Filter Algorithm Based on Data Compression[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(4): 472-476.

Citation:

GUAN Xujun, RUI Guosheng, ZHOU Xu, ZHANG Yuling. Multisensor Unscented Filter Algorithm Based on Data Compression[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(4): 472-476.

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