[計(jì)算機(jī)軟件及應(yīng)用]jpda-資料下載頁(yè)
2025-01-21 21:04本頁(yè)面
【正文】 的點(diǎn)跡來(lái)修正航跡 。這種算法雖然計(jì)算簡(jiǎn)單 ， 但是由于距離預(yù)測(cè)量測(cè)位置最近的點(diǎn)跡并不一定就是真實(shí)的點(diǎn)跡 ， 所以在密集環(huán)境下容易造成錯(cuò)誤 。Fitzgerald曾經(jīng)考慮用關(guān)聯(lián)概率最大的三個(gè)點(diǎn)跡來(lái)更新航跡 ， 算法雖然減少了計(jì)算量 ， 但是會(huì)造成有用點(diǎn)跡的丟失 。 尤其當(dāng)多個(gè)點(diǎn)跡和預(yù)測(cè)量測(cè)位置之間距離相近時(shí) ， 會(huì)造成選取點(diǎn)跡的困難 ， 影響跟蹤精度 。 為克服上述問(wèn)題， 給出一種選取跟蹤門(mén)內(nèi)點(diǎn)跡的 改進(jìn) 方法。 假設(shè) k 時(shí)刻航跡it的預(yù)測(cè)量測(cè)值為)(? kz i，mi ,...2,1?，即有 m 條航跡，航跡 i的跟蹤門(mén)內(nèi)點(diǎn)跡為)( kz li（)(, . . .2,1 inl ?）。 定義真實(shí)量測(cè)和預(yù)測(cè)量測(cè)的距離為： )(?)()( kzkzkv ilili ?? 令： )()())(()( 1 kvkSkvka liTlili ?? 由于同一點(diǎn)跡可能落在多個(gè)跟蹤門(mén)內(nèi)，如果出現(xiàn)這種情況，比如分別 落在航跡kji ,中，對(duì)應(yīng)有)( ka li，)( ka lj和)( ka lk， 需要做歸一化處理，處理如下： ))()()(()()(kakakakakb lkljlilili ??? （ 2 94 ） ))()()(()()(kakakakakb lkljliljlj ??? （ 2 95 ） ))()()(()()(kakakakakb lkljlilklk ??? （ 2 96 ） 這樣對(duì)于 J P D A 算法可以歸結(jié)為利用 P D A 算法進(jìn)行處理。這里假設(shè)前面落在多個(gè)跟蹤門(mén)內(nèi)的點(diǎn)跡的)( ka li已經(jīng)歸一化。將)( ka li（)(, . . .2,1 iml ?）按從小到大排列，現(xiàn)在依次從大到小逐個(gè)去掉，直到剩下的數(shù)值之和與??)(1)(imllika之比大于某個(gè)閾值?，即： ??????)(1)(1)()(imlliklllikakai， （ 2 97 ） 這里)( kl i就是k時(shí)刻軌跡i的跟蹤門(mén)內(nèi)點(diǎn)跡的最終選取的個(gè)數(shù)，同時(shí)所選取的點(diǎn)跡也就確定了。 ?根據(jù) JPDA算法計(jì)算出個(gè)聯(lián)合概率，由于去掉了一些作用比較小的點(diǎn)跡，所以聯(lián)合概率之和不為 1，所以要對(duì)這個(gè)聯(lián)合概率進(jìn)行歸一化處理。 ?該方法通過(guò)閾值的選取，在保證計(jì)算精度的前提下，解決了 PDA和 JPDA算法中計(jì)算量太大的問(wèn)題。 圖 新的點(diǎn)跡選取方法的 JPDA算法仿真 ?參考文獻(xiàn) ? 2． 01. Singer R A, Kanyuck A T. Computer control of multiple site track data automation. 1971,7(3):455463. ? 2． 02. BarShalom Y, Fortmann T E. Tracking and Data Association. New York: Academic Press, 1988,266272. ? 2． 03. Gul E. On the track similarity test in track splitting algorithm. IEEE Trans. On AES, 1994, AES30(2):604606. ? 2． 04. Kosoka M, et al. A track correlation algorithm for multisensor integration. Proc. Of the IEEE/AIAA 5th Digital Avionics Systems Conf. USA, 1983,? 2． 1. 何友 ， 譚慶梅 ， 蔣蓉蓉 。 多傳感器綜合系統(tǒng)中的航跡相關(guān)算法 。 火力與指揮控制 ， 1989年第 1期 。 ? 2． 21. Bowman C L. Maximum likelihood track correlation for multisensor integration. IEEE 1979,374376. ? 2． 22. Chang C B, Youens L C. Measurement correlation for multiple sensor tracking in a dense target environment. IEEE Trans. on AC, 1982, AC27(6):12501252. ? 2． 23. 何友 ， 彭應(yīng)寧 ， 陸大 ， 高志永 。 分布式多傳感器數(shù)據(jù)融合中的雙門(mén)限航跡關(guān)聯(lián)算法 。 電子科學(xué)學(xué)刊 ， :721728. ? 2． 30. , , Suboptimal Joint Probabilistic Data Association. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, , April 1993. ? 2． , . Track biases and coalescence with probabilistic data association. IEEE Transaction on Aerospace and Electronic Systems, AES21(Nov,1985),822825. 利用直接記錄或分析系統(tǒng)的輸入和輸出信號(hào)的方法估計(jì)系統(tǒng)的非參數(shù)模型。所謂非參數(shù)模型是指系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型中非顯式地包含可估參數(shù)。例如，系統(tǒng)的傳遞函數(shù)、頻率響應(yīng)、脈沖響應(yīng)、階躍響應(yīng)等都是非參數(shù)模型。非參數(shù)模型通常以響應(yīng)曲線或離散值形式表示。非參數(shù)模型的辨識(shí)可通過(guò)直接記錄系統(tǒng)輸出對(duì)輸入的響應(yīng)過(guò)程來(lái)進(jìn)行；也可通過(guò)分析輸入與輸出的自相關(guān)和互相關(guān)函數(shù) (見(jiàn)相關(guān)分析法建模 )，或它們的自功率譜和互功率譜函數(shù) (見(jiàn)頻譜分析方法建模 )來(lái)間接地估計(jì)。非參數(shù)模型是經(jīng)典控制理論中常用的描述線性系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。傳遞函數(shù)反映輸入與輸出的拉普拉斯變換在復(fù)數(shù)域上的響應(yīng)關(guān)系，頻率響應(yīng)反映它們的傅里葉變換在頻率域上的響應(yīng)關(guān)系，而脈沖響應(yīng)和階躍響應(yīng)則是在時(shí)域上的響應(yīng)關(guān)系。它們從不同的方面反映系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。非參數(shù)模型比參數(shù)化模型直觀，辨識(shí)非參數(shù)模型的方法和計(jì)算也比辨識(shí)參數(shù)化模型的簡(jiǎn)單。脈沖響應(yīng)可以用直接記錄輸入脈沖函數(shù)的輸出響應(yīng)的方法來(lái)辨識(shí)；頻率響應(yīng)也可以直接利用單頻正弦輸入信號(hào)的響應(yīng)來(lái)辨識(shí)。但是這種直接辨識(shí)方法只能應(yīng)用于無(wú)隨機(jī)噪聲的確定性系統(tǒng)。對(duì)于有隨機(jī)噪聲的系統(tǒng)或隨機(jī)輸入信號(hào)，必須使用相關(guān)分析法或功率譜分析方法。隨著快速傅里葉變換儀、偽隨機(jī)信號(hào)發(fā)生器和相關(guān)儀的問(wèn)世，辨識(shí)系統(tǒng)的非參數(shù)模型已變得比較容易。但非參數(shù)模型應(yīng)用于實(shí)時(shí)控制和適應(yīng)性控制仍不如參數(shù)化模型方便。非參數(shù)模型在某些情形下，可以轉(zhuǎn)化為參數(shù)模型。例如，如果一個(gè)系統(tǒng)的傳遞函數(shù)可以表示為有理分式H()=K/(+)，則系統(tǒng)的模型可以用常微分方程＇ +=表示，與為待估計(jì)的模型參數(shù)，這是參數(shù)化模型。又如，對(duì)于離散系統(tǒng)的權(quán)函數(shù)序列（離散脈沖響應(yīng)序列）{,=0,1,…} ，如果在充分大（如 N0），而 ││充分小時(shí) ,則模型可以表示為 [10801]并可用最小二乘法給出有窮權(quán)函數(shù)序列 {,=0,1,…N0} 的估計(jì)。一般說(shuō)來(lái) ,由參數(shù)模型容易獲得非參數(shù)的脈沖響應(yīng)或頻率響應(yīng)，但由非參數(shù)模型化為參數(shù)模型則要困難得多。
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