提出了基于蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法——ACDA(Ant Colony Data Association)。算法基于目标与量测之间的距离信息、角度信息和速度信息,依靠蚁群算法的优化机制,确定目标航迹和量测的正确关联,并且采用扩展卡尔曼滤波对目标状...提出了基于蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法——ACDA(Ant Colony Data Association)。算法基于目标与量测之间的距离信息、角度信息和速度信息,依靠蚁群算法的优化机制,确定目标航迹和量测的正确关联,并且采用扩展卡尔曼滤波对目标状态进行估计。实验结果表明,该方法对应用在机动性较弱的高速小目标数据关联时能够获得较高的正确关联率,且运行时间较短。展开更多
文摘提出了基于蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法——ACDA(Ant Colony Data Association)。算法基于目标与量测之间的距离信息、角度信息和速度信息,依靠蚁群算法的优化机制,确定目标航迹和量测的正确关联,并且采用扩展卡尔曼滤波对目标状态进行估计。实验结果表明,该方法对应用在机动性较弱的高速小目标数据关联时能够获得较高的正确关联率,且运行时间较短。
