Birgalikda ma'lumotlar assotsiatsiyasi filtri - Joint Probabilistic Data Association Filter

The ma'lumotlar assotsiatsiyasining ehtimollikdagi qo'shma filtri (JPDAF)[1] muammosiga statistik yondashuv hisoblanadi uchastka birlashmasi (maqsad-o'lchovni belgilash) maqsadni kuzatish algoritmida. Kabi ma'lumotlar assotsiatsiyasining ehtimollik filtri (PDAF), maqsadga o'lchovlar tayinlanishini tanlashdan ko'ra (yoki maqsad aniqlanmaganligini yoki o'lchovni noto'g'ri signal deb e'lon qilishdan), PDAF kutilayotgan qiymat, bu o'rtacha kvadrat xatosi (MMSE) har bir maqsadning holatini baholash. Har safar u maqsadli holatni o'rtacha qiymatini va $ a $ ning kovaryansiya matritsasi sifatida saqlaydi ko'p o'zgaruvchan normal taqsimot. Biroq, PDAF-dan farqli o'laroq, bu faqat yolg'on signalizatsiya va o'tkazib yuborilgan aniqlanishlar mavjud bo'lganda bitta maqsadni kuzatib borish uchun mo'ljallangan, JPDAF bir nechta maqsadlarni kuzatish stsenariylarini boshqarishi mumkin. JPDAF ning hosilasi berilgan.[2]

JPDAF - bu bir nechta usullardan biridir radar maqsadli kuzatuv va maydonidagi maqsadni kuzatish uchun kompyuterni ko'rish.

Coalescence muammosi

JPDAF bilan kuzatiladigan keng tarqalgan muammo shundaki, yaqin masofada joylashgan nishonlarning taxminlari vaqt o'tishi bilan birlashishga moyildir.[3][4] Buning sababi, MMSE smetasi, odatda, maqsad identifikatori noaniq bo'lsa, istalmagan bo'ladi.[5]

JPDAF algoritmining treklarning birlashuvidan qochishga urinadigan variantlari yaratilgan. Masalan, Set JPDAF[6] taxminiy MMSE tahminatori o'rniga taxminiy minimal o'rtacha maqbul sub naqsh tayinlashidan (MMOSPA) foydalanadi. JPDAF *,[7] maqsadlarni o'lchash assotsiatsiyasi ehtimollari qanday hisoblanganligini va global qo'shni JPDAF (GNN-JPDAF) variantlarini (eng yaxshi gipoteza izdoshi) o'zgartiradi[8] o'rtacha o'rniga o'rtacha global qo'shni (GNN) bahosidan foydalaning, ammo odatdagi JPDAF kabi kovaryans matritsasini hisoblang: o'rtacha kvadratik xato matritsasi sifatida.

Amaliyotlar

Adabiyotlar

  1. ^ Bar-Shalom, Yaakov; Daum, Fred; Xuang, Jim (2009 yil dekabr). "Ehtimollar assotsiatsiyasi filtri". IEEE Control Systems jurnali. 29 (6): 82–100. doi:10.1109 / MCS.2009.934469. S2CID  6875122.
  2. ^ Bar-Shalom, Yaakov; Li, Xiao-Rong (1995). Multitarget-multisensor kuzatuvi: printsiplari va texnikasi, 1995 y. Yaakov Bar-Shalom. ISBN  978-0964831209.
  3. ^ Fitsjerald, Robert (1985 yil noyabr). "Ehtimoliy ma'lumotlar assotsiatsiyasi bilan yonma-yonlikni va koalessensiyani kuzatib boring". Aerokosmik va elektron tizimlar bo'yicha IEEE operatsiyalari. AES-21 (6): 822-825. Bibcode:1985ITAES..21..822F. doi:10.1109 / TAES.1985.310670. S2CID  6544485.
  4. ^ Bar-Shalom, Yaakov (1986). "Ehtimollar haqidagi ma'lumotlar assotsiatsiyasi bilan yonma-yonlikni va koalansiyani kuzatish" bo'yicha sharhlar"". Aerokosmik va elektron tizimlar bo'yicha IEEE operatsiyalari. AES-22 (5): 661-662. Bibcode:1986ITAES..22..661.. doi:10.1109 / TAES.1986.310734.
  5. ^ Kruz, Devid (2013 yil 23-may). Bir nechta maqsadlarning noaniq baholarini namoyish etishdagi yutuqlar. SPIE 8745, signalni qayta ishlash, sensorni birlashtirish va maqsadni tan olish jarayoni. Baltimor.
  6. ^ Svensson, Lennart; Svensson, Doniyor; Uillet, Piter (2009 yil iyul). Maqsadlarning tartibsiz to'plamlarini kuzatish uchun JPDA algoritmini o'rnating. Axborot sintezi bo'yicha 12-xalqaro konferentsiya materiallari. Sietl. 1187–1194 betlar.
  7. ^ Blom, X.A.P.; Bloem, E.A. (2000). "Yo'llarning birlashuvidan qochadigan ma'lumotlarning ehtimoliy assotsiatsiyasi". Avtomatik boshqaruv bo'yicha IEEE operatsiyalari. 45 (2): 247–259. doi:10.1109/9.839947.
  8. ^ Drummond, Oliver (1999 yil oktyabr). Eng yaxshi gipotezani maqsadni kuzatish va sensorni birlashtirish. SPIE materiallari: kichik maqsadlarga signal va ma'lumotlarni qayta ishlash konferentsiyasi. Denver. 586-600 betlar.
  9. ^ "Tracker Component Library". Matlab ombori. Olingan 5-yanvar, 2019.