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经典数据关联方法(NNDA、PDA、JPDA)_ppt

NNDA

JPDA

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最邻近数据关联概率数据关联联合概率数据关联，里面讲述了联合概率数据关联的公式推导，包括关联概率，确认矩阵及拆分，互联概率等

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数据关联方法简介

最邻近数据关联（ NNDA ）

航迹 i

预测位置

( ) ( ) ( | 1)

ij j i

e k Z k Z k k  

残差：

2 1

( ) ( ) ( )

ij ij ij ij

d e k S k e k





统计距离：

 

/ 2







似然函数：

概率数据关联（ PDA ）

0 1 2 3 4 5 6 7

(4, 4)

(5, 4)

(4,6)

预测位置：

最邻近观测：

真实观测：

综合观测：

(4.5,5)

关联概率的计算

( ) { ( )}

i i

Z k z k



： k 时刻的确认量测集

{ ( )}

k k

Z Z j



：直到 k 时刻的累积确认量测集

( )



( )

z k

：是源于目标的量测

( )k



： k 时刻没有源于目标的量测

两个集合：

两个事件：

关联概率：

( ) { ( ) | }

i i

k P k Z

 



( ) 1







关联概率的计算

( ) { ( ) | } { ( ) | ( ), , }

k k

i i i k

k P k Z P k Z k m Z

  



 

( )

k k

Z Z Z k





1 1

( ( ) | ( ), , ) ( ( ) | , )

( )

( ( ) | ( ), , ) ( ( ) | , )

k k

i k i k

k k

i k i k

P Z k k m Z P k m Z

 



 

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



Bayes 公式：

 

i i

j j

P B A P A

P A B

P B A P A



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喵喵三三

2019-10-07

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