数据关联方法.pptx

,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,添加标题,数据关联方法简介,最邻近数据关联（,NNDA,）,航迹,i,预测位置,Z,2,Z,1,Z,3,X,Y,O,残差：,统计距离：,似然函数：,概率数据关联（,PDA,）,X,0 1 2 3 4 5 6 7,Y,7,6,5,4,3,2,1,预测位置：,最邻近观测：,真实观测：,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,Bayes,公式：,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,波门体积,正确量测落入跟踪门的概率,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,),杂波数目的期望值,最大可能值,检测概率,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,）,X,Y,O,Z,2,Z,1,Z,3,量测,目标,虚警,确认矩阵,量测,j,目标,t,量测,j,落入目标,t,波门内,量测,j,没有落入目标,t,波门内,所有量测可能都是虚警,确认矩阵的拆分,基本假设,拆分原则,每个量测有唯一的源，不考虑不可分辨的情况。,确认矩阵每行中仅选出一个,1,作为互联矩阵在该行的唯一非零元素。,对于一个给定目标，最多一个量测以其为源。,在互联矩阵中，除第一列外，其余各列最多只能有一个非零元素。,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,）,X,Y,O,Z,2,Z,1,Z,3,目标,量测,互联矩阵,互联矩阵,目标,量测,拆分,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,k,时刻第,i,个联合事件中量测,j,源于目标,t,的事件,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,互联矩阵,联合事件概率计算,Bayes,公式,归一化常数：,k,时刻关联结果与,k,-1,时刻量测无关,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,P,G,=1,。,联合事件概率计算,目标探测指示,虚假量测数目,虚假量测,真实量测,事件个数,互联,乘法定理,联合事件概率计算,检测概率,假量测数的概率密度函数,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：,归一化常数,状态和协方差更新,k,时刻用第,j,个量测对目标,t,进行卡尔曼滤波所得状态估计。,