1) Nearest Near Joint Probabilistic Data Association
最邻近联合概率数据关联
1.
The Nearest Near Joint Probabilistic Data Association(NNJPDA) is not used directly in multi-sensor multi-target tracking.
传统的最邻近联合概率数据关联算法(NNJPDA)不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。
2) AMSJPDA (Approximate Multi-Sensor multi-target Joint Probabilistic Data Association)
近似联合概率数据关联
3) nearest neighbor standard filter
最近邻域数据关联
4) JPDA
联合概率数据关联
1.
A hybrid algorithm of maneuver multi-target track is proposed,which is named as Interacting Multiple Models-Fuzzy Joint Probabilistic Data Association(IMM-FJPDA).
提出了一种混合的多机动目标跟踪算法:交互多模型模糊联合概率数据关联算法(IMM-FJPDA),该算法将交互多模型算法(IMM)和模糊联合概率数据关联算法(FJPDA)相结合,它克服了IMM-JPDA算法计算量大和IMM-FDA算法在强杂波环境中跟踪精度差的问题。
2.
Meanwhile, when data association is achieved in JPDA algorithm, the computational amount will increases in index following target’s amount increasing, and its presupposition is rigorous.
针对群目标跟踪数据关联的特点以及多目标跟踪数据关联经典的联合概率数据关联算法存在的计算量大与假设条件苛刻等问题,提出了基于群目标的多目标概率数据关联算法GJPDA(Group-target joint probability data association)。
3.
We will mainly focus on the Interacting Multi-Model Arithmetic (IMM) and Joint Probability of Data Association (JPDA).
在滤波算法方面,介绍几种常用的滤波模型和滤波算法,着重阐述交互式多模型滤波算法(IMM),在数据关联技术方面,则重点分析了联合概率数据关联算法(JPDA)等问题。
5) joint probabilistic data association
联合概率数据关联
1.
It can achieve the better performance than joint probabilistic data association (JPDA) with slightly increased computational cost of probabilistic data association (PDA), and quickly.
针对杂波环境中多机动目标的跟踪问题,本文首先引入一种自适应滤波算法,并与快速概率数据关联算法结合,提出一种适于实际应用的密集回波环境下机动多目标跟踪的新算法—快速自适应概率数据关联(FAPDA)算法,利用近似概率数据关联(PDA)算法的计算量达到优于联合概率数据关联(JP-DA)算法的跟踪效果,并能快速检测到机动。
2.
This paper presents a comprehensible mathematics description of the joint probabilistic data association (JPDA) algorithm.
本文以易于理解的方式给出联合概率数据关联（JPDA）算法一个清晰的数学描述，并提出基于回溯剪枝技术拆分有效矩阵，以降低JPDA计算的时空复杂度。
6) time and space joint probabilistic data association
时空联合数据概率关联
补充资料：数据通信网(见数据通信)
数据通信网(见数据通信)
data communication network
shu)u tongxinwang数据通信网(datac。mmunicati。nne饰ork)见数据通信。
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参考词条