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数据关联之关联门的选择.pptx
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2020-03-06
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详细介绍了数据关联的类型、数据关联门的类型、关联门的选择原则、关联门的确定,并分析了数据关联的过程、门限的确定原则、关联门的使用等问题。
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数 据 关 联
当单传感器提供动态目标的时间采样信息或多传感
器提供同一目标的独立测量时,需要融合多组测量数据,
得到目标位置或运动状态信息。
融合之前必须进行两种处理:
----- 状态估计
----- 数据关联
多源数据关联问题是多传感器数据融合的关键技术
之一, 没有数据关联,就谈不上对目标的跟踪与识别。
一、引言
一、引言
目标测量点迹处理过程图
相关判定 相关成功? 滤波及预测 显示输出
是新航迹?
是老航迹?
航迹起始
航迹终止
用户
测量 是
否
是
否
是
否
数据关联是建立单一的传感器测量与以前其它测量之间关
系,以确定它们是否来自同一目标源的处理过程。
与已有目标集合有同一源;
新目标集合;表示该目标为真实的,且以前没有该目标测量。
虚警集合;表示该测量是不真实的,可能由噪声、干扰或杂波
剩余产生。
由于测量可能在不同的坐标系下进行,不同的传感器在不
同的时间观测不同的源(目标),不但在时间上不同步,而且
在空间上有不同的分辨力,因此,关联处理必须建立每个测量
与大量的可能数据集合的关系,每个数据集合表示一个说明该
观测源的假设,它们是下列几种可能之一:
一、引言
【例 1 】稳定目标观测与观测 ( 或点迹与点迹 ) 的关联。
假设 A
1
, A
2
是两个稳定目标 , 其位置的估计值已知 . 又假设已获得
关于两个目标的三个观测位置 Z
1
, Z
2
, Z
3
.
问题 : 三个观测位置 Z1 , Z2 , Z3
如何与两个已知实体位置 A1 , A2 进
行关联 ( 匹配 )?
可见 : 关联有三种可能 :
( 1 ) 观测 Zi 与实体 A1 关联;
( 2 ) 观测 Zi 与实体 A2 关联;
( 3 ) 观测 Zi 与实体 Aj 均不关联,要
么是由新的目标,要么是由干扰或杂波
剩余产生的观测。
注:在此不考虑虚警影响,
并假定目标是稳定的。
1 数据关联举例
二、数据关联
Z
1
Z
2
Z
3
A
1
A
2
x
y
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weixin_46488865
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