Вероятностный фильтр ассоциации данных
Фильтр вероятностных ассоциаций данных (PDAF) [1] [2] представляет собой статистический подход к проблеме ассоциации участков (назначения целевых измерений) в алгоритме отслеживания целей. Вместо того, чтобы выбирать наиболее вероятное назначение измерений цели (или объявлять цель не обнаруженной или измерение как ложную тревогу), PDAF принимает ожидаемое значение , которое представляет собой минимальной среднеквадратической ошибки оценку (MMSE). PDAF сам по себе не подтверждает и не завершает треки.
В то время как PDAF предназначен только для отслеживания одной цели при наличии ложных тревог и пропущенных обнаружений, Объединенный фильтр вероятностных ассоциаций данных (JPDAF) может обрабатывать несколько целей. Первое реальное применение PDAF, вероятно, было в оперативной радиолокационной сети Джиндали . [2] Это австралийская сеть загоризонтных радаров (OTHR).
Реализации
[ редактировать ]- Matlab : Алгоритмы PDAF и JPDAF реализованы в
singleScanUpdateФункция, которая является частью Военно-морской исследовательской лаборатории США бесплатной библиотеки компонентов трекера . [3]
- Python : PDAF и другие методы ассоциации данных реализованы в Stone-Soup. [4] Учебное пособие демонстрирует, как можно использовать алгоритмы. [5] [6]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Бар-Шалом, Яаков; Це, Эдисон (1975). «Отслеживание в загроможденной среде с помощью вероятностной ассоциации данных» . Автоматика . 11 (5): 451–460. дои : 10.1016/0005-1098(75)90021-7 .
- ^ Jump up to: а б Бар-Шалом, Яаков; Даум, Фред; Хуанг, Джим (декабрь 2009 г.). «Вероятностный фильтр ассоциации данных». Журнал IEEE Control Systems . 29 (6): 82–100. дои : 10.1109/MCS.2009.934469 . S2CID 6875122 .
- ^ «Библиотека компонентов трекера» . Репозиторий Матлаба . Проверено 5 января 2019 г.
- ^ «Репозиторий Stone Soup на Github» . Гитхаб .
- ^ «Учебная документация Stone Soup для КПК» .
- ^ «Код обучения для КПК Stone Soup» . Гитхаб .