확률적 데이터 연결 필터

Probabilistic data association filter

확률론적 데이터 연관 필터(PDAF)[1][2]는 표적 추적 알고리즘의 플롯 연관성(표적 측정 할당) 문제에 대한 통계적 접근방식이다. PDAF는 가장 가능성이 높은 측정치를 대상으로 할당(또는 대상이 감지되지 않았거나 측정값을 거짓 경보로 선언)하는 대신 기대값인 최소 평균 제곱 오차(MMSE) 추정치를 취한다. PDAF 자체는 트랙을 확인하거나 종료하지 않는다.

PDAF는 잘못된 경보와 누락된 탐지가 있는 상태에서 단일 대상을 추적하도록 설계된 반면, JPDAF(Joint Probabilistic Data Association Filter)는 여러 대상을 처리할 수 있다. PDAF의 첫 번째 실제 적용은 아마도 호주 상공 수평 레이더(OTHR) 네트워크인 [2]진달리 운용 레이더 네트워크에 있었을 것이다.

구현

참조

  1. ^ Bar-Shalom, Yaakov; Tse, Edison (1975). "Tracking in a Cluttered Environment With Probabilistic Data Association". Automatica. 11 (5): 451–460. doi:10.1016/0005-1098(75)90021-7.
  2. ^ a b Bar-Shalom, Yaakov; Daum, Fred; Huang, Jim (December 2009). "The probabilistic data association filter". IEEE Control Systems Magazine. 29 (6): 82–100. doi:10.1109/MCS.2009.934469. S2CID 6875122.
  3. ^ "Tracker Component Library". Matlab Repository. Retrieved January 5, 2019.


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