多传感器信息融合-数据关联

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1、第五章数据关联数据关联是多传感器信息融合的关键技术，应用于航迹起始、集中式目标跟踪和分布式目标跟踪。主要有以下几种：　a、观测与观测、或观测与点迹的关联：用于航迹起始或估计目标位置b、观测与航迹关联：用于目标状态的更新c、航迹与航迹关联：用于航迹融合，局部航迹形成全局航迹数据关联的一般过程：例：有两个实体和，三个测量、和，对测量与实体进行关联1、建立关联门，确定关联门限：椭圆关联门2、门限过滤：将测量过滤掉3、确定相似性度量方法：几何向量距离　　4、建立关联矩阵5、确定关联判定准则：最近邻方法1、形成关联对　一

2、、关联门与门限：关联门通常有两种，矩形和椭圆形椭圆门：位置：位置速度：：关联门限，可由两种方法获取，一是最大似然法，另一种是分布法。分布法是M个独立高斯分布随机变量平方和，它服从自由度为M的概率分布，给出漏检率，查分布表得到门限二、相似度量方法距离度量:欧几里得距离：，向量间的几何距离加权欧氏距离：CityBlock:,一阶明可夫斯基距离，也称Manhatta距离明可夫斯基距离：，Mahalanobis距离：，加权欧氏，权等于协方差逆矩阵Bhattacharyya距离：用得最广泛的是加权欧氏距离概率度量：隶属度

3、度量：用隶属度作为度量标准。三、关联算法适合于点与点、点与航迹（利用滤波器的预测功能使点与航迹时间对正）、或航迹与航迹（利用滤波器的预测功能使点与时间对正）。1、最近邻数据关联：将落在关联门内并且与被跟踪目标的预测位置“最邻近”的观测点作为与航迹相关联的观测。如有三批目标和三个测量，所形成的关联矩阵为按最近邻　　　　特点：一个目标最多只与跟踪门中一个测量相关，取跟踪门中距目标最近的测量与目标相关。2、全局最近邻：使总的距离或关联代价达到最小，最优分配的问题其中为二值变量，为0表示不关联，为1表关联，用矩阵表示时

4、，矩阵的每行每列只能有1个元素为1。例：关联结果：　矩阵表示关联矩阵关联矩阵较大时，二维分配问题可Munkre算法或Burgeois算法求解，求解具多项式复杂度,非NP问题特点：一个目标最多只与跟踪门中一个测量相关，以总关联代价（或总距离）作为关联评价标准，取总关联代价或总距离最小的关联对为正确关联对。3、概率数据互联（PDA）：(概率度量)设目标运动模型及测量模型为　　：状态转移矩阵：过程噪声增益矩阵V:过程噪声W：观测噪声目标状态的一步预测值　　预测协方差预测的观测向量为新息或量测残差为残差协方差：h的雅可

5、比矩阵，对目标状态求导数；：观测噪声的方差矩阵。设有个测量落入跟踪门内，即有个测量满足：跟踪门门限：按概率计算个测量在状态更新时的权重因子。设：用第j个测量对滤波器更新时得到的状态估计值为　　　　　　目标的状态估计为其中　　　　　　　　；　　　　　　　：目标检测概率：正确测量落入跟踪门内的概率。：跟踪门的体积，测量为二维时，，测量为三维时，M:测量的维数。目标的状态估计及状态估计的协方差矩阵为其中特点：考虑跟踪门中所有测量的影响，各测量由于距跟踪门中心的距离不同其影响系数不同，各影响系数之和为1，影响系数用概率

6、求取。4、FCM数据关联(模糊隶属度度量)以模糊C均值聚类算法（FCM）为基础。在FCM中，目标函数定义为可以证明，当时，达到局部最小。数据融合中，用表示目标数目，n为所接收到的观测总数，是s维的观测向量，在每条航迹的预测值已知的情况下，可以建立分割矩阵。其中，如可用最近邻法或全局最近邻法确定测量与航迹的关联对。5、基于模糊综合判决函数的数据关联（模糊隶属度度量）(1)模糊综合判决函数是一个映射将模糊向量映射至的函数。例如下列的都是综合函数；　;　；，；，，(2)基于模糊综合函数关联的步骤：a.建立模糊因素集（

7、各因素间的距离）：例：判定两航迹间的相关性。设在时刻，两航迹的状态向量为和定义两航迹位置、速度和航向间的距离为或者取为加权距离　　　　b.选取一个隶属度函数，由模糊因素集建立模糊向量采用高斯型隶属度函数（也可采用其它隶属度函数，如哥西分布，三角形分布等），则元素间的相似隶属度为c.由模糊向量建立模糊综合函数，并用模糊综合函数建立相似度量矩阵。两航迹间的模糊综合函数可定义为由模糊综合函数可建立关联矩阵。再由最近邻法或全局最近邻法可给出关联结果。四、航迹起始的关联问题(不同时刻测量的关联)目标跟踪关联的一般过程：测

8、　量　　　　　　　　　　　　　与已有航　　　真　迹关联？　　　　　　　　　　　假对已有的航迹更新　　　　与旧测量关联？建立新航迹利用不同时刻的测量起始航迹：规则基的方法和Hough变换航迹起始方法主要讲规则基方法：用于起始航迹规则可描述如下：1）估计的速度大于最小速度而小于最大速度（）。对于一个用测量起始航迹，这个速度限制可表述为（）。其中，为第个测量所表示的目标位置矢量，而为两测量的