经典数据关联方法(NNDA、PDA、JPDA).ppt
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- 上传时间:2023-06-05
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经典数据关联方法(NNDA、PDA、JPDA).ppt
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数据关联方法简介,最邻近数据关联(NNDA),残差:
统计距离:
似然函数:
概率数据关联(PDA),综合观测:
关联概率的计算,:
k时刻的确认量测集,:
直到k时刻的累积确认量测集,:
是源于目标的量测,:
k时刻没有源于目标的量测,两个集合:
两个事件:
关联概率:
关联概率的计算,关联概率的计算,正确量测服从正态分布,虚假量测服从均匀分布,关联概率的计算,令,:
虚假量测数的概率密度函数,参数模型(泊松),非参数模型(均匀),当前时刻关联情况与之前的量测无关,关联概率的计算,采用参数模型:
采用非参数模型:
关联概率的计算,参数模型,关联概率的计算,非参数模型,状态更新,标准KF:
协方差更新,标准KF:
其中,联合概率数据关联(JPDA),确认矩阵,所有量测可能都是虚警,确认矩阵的拆分,互联矩阵,k时刻第i个联合事件中量测j源于目标t的事件,第i个联合事件,联合概率数据关联(JPDA),目标,量测,互联矩阵,互联矩阵,联合事件概率计算,量测互联指示,目标检测指示,联合事件中假量测的数量,联合事件,联合事件概率计算,第j个量测与第t个目标互联的概率,k时刻联合事件的条件概率,联合事件概率计算,Bayes公式,归一化常数:
联合事件概率计算,假设:
不与目标互联的虚假量测服从体积为V的均匀分布,与目标互联的量测服从正态分布,门概率PG=1。
联合事件概率计算,联合事件概率计算,联合事件概率计算,泊松分布:
均匀分布:
联合事件概率计算,泊松分布:
均匀分布:
状态和协方差更新,
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