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多传感器目标关联与多目标跟踪算法

📚 共计 30 章节

目标关联概述

什么是目标关联 · 关联在融合系统中的位置 · 难点与挑战 · 课程框架

数学基础回顾

条件概率 · 贝叶斯公式 · 矩阵运算 · 坐标系变换 · 高斯分布

最邻近数据关联 (NNDA)

算法原理 · 最近邻域搜索 · 门限技术 · 优缺点 · 适用场景

全局最邻近数据关联 (GNN)

匈牙利算法 · 分配矩阵 · 求解步骤 · 与NNDA对比

概率数据关联 (PDA)

算法思想 · 关联概率 · 状态更新 · 单目标适用条件

概率单目标

联合概率数据关联 (JPDA)

多目标扩展 · 联合事件 · 确认矩阵 · 复杂度问题

JPDA的近似实现

Murty算法 · 次优JPDA · 采样方法 · 工程简化策略

多假设跟踪 (MHT)

假设生成 · 管理 · 剪枝合并 · N-scan回溯 · 优缺点

MHT的工程实现

假设树 · 分数计算 · 轨迹确认/删除 · 实际案例

概率多假设跟踪 (PMHT)

与MHT区别 · EM求解 · 算法流程 · 优缺点

基于随机有限集 (RFS) 的关联

RFS概念 · PHD/CPHD/MeMBer滤波器

标签化RFS与LMB滤波器

标签多伯努利 · 轨迹标签管理 · 与JPDA/MHT关系

基于深度学习的关联方法

端到端网络 · 图神经网络 · 注意力机制

深度学习GNN

关联中的航迹管理

航迹起始(逻辑/Hough) · 维持 · 确认与撤销

关联中的门限技术

矩形/椭圆/概率门 · 自适应门限 · 性能影响

门限自适应

关联中的距离度量

欧氏/马氏/统计距离 · 余弦相似度 · 自定义函数

度量相似度

关联中的误差模型

量测/过程噪声 · 协方差估计 · 一致性检验

误差协方差

关联中的时间对齐

时间戳 · 外推内插 · 异步对齐 · 时间窗

关联中的空间对齐

传感器配准 · 系统误差补偿 · 坐标统一 · 空间一致性

关联性能评估指标

正确/误/漏关联率 · OSPA距离 · 轨迹纯度

关联中的传感器管理

传感器调度 · 任务分配 · 资源优化 · 关联驱动控制

关联中的信息融合

状态融合 · 协方差融合 · 信息滤波 · 分布式架构

融合信息滤波

关联中的分布式架构

集中/分布/混合式 · 通信约束 · 共识算法

分布式共识

关联中的群目标跟踪

群目标定义 · 中心关联 · 结构保持 · 分裂合并

群目标结构

关联中的扩展目标跟踪

扩展目标模型 · 量测源划分 · 扩展状态估计 · 耦合

扩展目标量测划分

弱小目标检测前跟踪 (TBD)

TBD原理 · Hough/动态规划/粒子滤波TBD

TBD弱小目标

多传感器融合关联

异类传感器(雷达/红外/ESM) · 异步关联 · 特征级融合

多传感器异类

关联中的实时性优化

复杂度分析 · 并行计算 · GPU加速 · 嵌入式技巧

关联中的工程实践

系统架构 · 调试技巧 · 参数调优 · 常见问题

关联算法前沿与展望

端到端学习 · 强化学习 · 大模型应用 · 未来趋势

前沿大模型