朱嘉
- 作品数：13 被引量：51H指数：4
- 供职机构：中国科学技术大学更多>>
- 发文基金：国防科技技术预先研究基金安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信航空宇航科学技术理学更多>>
- 一种基于HMM的多传感器多目标快速跟踪算法被引量：4
- 2002年
- 在分布式多传感器系统中 ,一种基于隐Morkov模型的检测与跟踪算法得到了应用。该算法的优点在于适用于机动目标模型 ,且对目标的观测噪声未加任何限制。但由于该模型中所采用的Viterbi算法计算量大 ,实时性较差 ,因此提出了一种自适应算法以减少Viterbi算法中的冗余状态 ,有效地克服了其计算量大的缺点。实验表明 ,在相同的多目标跟踪仿真环境下 ,自适应Viterbi算法可以有效提高计算速度 。
- 李士民郭立朱嘉
- 关键词：卡尔曼滤波隐马尔可夫模型
- 一种基于GA的多传感器多目标数据关联算法被引量：2
- 1999年
- 研究了漏检情况下多传感器多目标检测中的数据关联问题，并将其描述为数学规划中组合最优化问题． 当传感器数大于等于３ 时，该问题的求解是ＮＰ的． 文中提出了一种基于ＧＡ（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ） 的数据关联算法，仿真实验表明，该算法具有较高的关联成功率，并能优化求解的目标个数，提高多传感器系统的检测概率．
- 朱嘉郭立王宁钱健民
- 关键词：多传感器多目标数据关联多目标检测
- 一种用于雷达量测的滤波算法被引量：2
- 2001年
- 在雷达跟踪系统中 ,广泛使用混合坐标系下扩展卡尔曼滤波器 (EKF)和转换卡尔曼滤波器 (CMKF)两种算法。但是当目标距离较远时 ,这两种滤波器由于量测方程非线性的影响 ,误差较大 ,甚至导致滤波发散。本文计算了传统 EKF滤波器引入的线性化误差 ,并在此基础上提出一种新的滤波算法 (NDRKF)。计算机仿真结果表明 ,该算法减小了线性化误差的影响 ,较明显地改善了滤波器的性能。
- 李燕郭立朱嘉
- 关键词：卡尔曼滤波
- 图象的自适应遗传算法矢量量化方法
- 1998年
- 本文描述了一种基于自适应遗传算法的图象矢量量化方法，它不同于一般遗传算法之处是其交叉概率与变异概率这两个参数随个体的适应度值而变化，从而增强了算法的性能。实验结果表明，将自适应遗传算法用于码本设计，具有运算简单、聚类能力强等优点，有着广泛的应用前景。
- 郭立王宁朱嘉
- 关键词：矢量量化自适应遗传算法图像编码
- 一种适于工程应用的多目标跟踪快速数据关联算法被引量：13
- 2000年
- 提出了一种新的多目标跟踪快速数据关联算法 .重点分析了关联门相交区域中的公共回波对航迹更新的影响 ,并综合考虑了关联门内其余候选回波对航迹更新的作用 ,以很小的计算代价完成了后验概率的计算 .仿真表明 ,新算法以与PDAF算法接近的计算量 ,达到了接近于JPDAF算法的目标跟踪成功率 .
- 朱嘉郭立金大胜李士民李燕
- 关键词：多目标跟踪数据关联目标航迹
- 多传感器多目标跟踪中的数据关联算法研究
- 该论文的工作是围绕国防跨行业预研项目"多传感器数据融合"中子课题展开的.论文重点研究了多传感器多目标跟踪系统中数据关联算法,并实现了一个多传感器多目标跟踪仿真系统.在多传感器多目标静态数据关联问题中,论文提出了一种基于组...
- 朱嘉
- 关键词：多传感器多目标跟踪数据关联算法
- 基于自适应遗传算法的多传感器多目标静态数据关联
- 2000年
- 利用多传感器跟踪多目标技术中最重要的问题是目标关联问题 ,而常见的关联算法要么计算量大 ,要么实际运用中效果不理想。本文提出了利用自适应遗传算法来解决在传感器存在漏检、检测空域中目标个数未知情况下 ,单平台多传感器数据融合系统对目标进行检测时的静态数据关联问题。实验结果表明 ,这种算法具有很高的关联成功率 。
- 郭立王宁朱嘉
- 关键词：多传感器数据关联自适应遗传算法数据融合
- 一种精确跟踪目标的非线性滤波算法被引量：14
- 2001年
- 论文分析了当目标距离或雷达极角量测误差超过一定限度时 ,扩展卡尔曼滤波器跟踪精度迅速下降的原因 ,并在精确计算线性化误差及实际量测误差的基础上提出一种补偿线性化误差的跟踪滤波算法 (PTLKF) .计算机仿真结果表明 ,论文提出的算法有效地减小了线性化误差的影响 。
- 李燕郭立朱嘉
- 关键词：扩展卡尔曼滤波器目标跟踪非线性滤波算法
- 基于遗传算法的多传感器多目标静态数据关联被引量：4
- 1999年
- 提出利用遗传算法来解决在传感器存在漏检、检测空域中目标个数未知情况下,单平台多传感器数据融合系统对目标进行检测时的静态数据关联问题.实验结果表明这种算法具有很高的关联成功率,并且提高了多传感器数据融合系统的检测概率.
- 王宁郭立朱嘉
- 关键词：数据关联遗传算法多目标跟踪多传感器
- 多传感器多目标检测中的数据关联被引量：2
- 2000年
- 研究在漏检、无杂波情况下多传感器对数目未知的目标检测中数据关联问题 ,并将其表述为多传感器数据集之间数据的组合优化分配问题 ,提出一种基于 GA的关联算法。仿真实验表明 ,该算法具有较高的关联成功率 ,可大幅度提高多传感器系统的检测概率 ,并能对目标个数进行优化。
- 朱嘉郭立王宁
- 关键词：多传感器数据关联目标检测数据融合
