...9.5 [ 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 无线通信] 全文快照： 引言概率数据关联(probability data association，PDA)是I UO等人l1 提出的一种渐近最优检测方法，它以相对于线性多用户检测器更高的复杂度来逼近最大似然...
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...,仿真表明,在密集杂波情况下,最近邻关联算法极易发生关联错误,而概率数据关联算法的性能稳定;再次,介绍了多维概率数据关联(MPDA)算法,通过两种不同的仿真场景(小间距平行和小角度交叉匀速飞行),验证了关联算法的有效性。
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的混合测量融合算法，首先压缩的相同类型的测量，然后更新目标轨道的使用顺序多传感器概率数据关联（MSPDA）方法。数值模拟结果表明，杂交融合算法的跟踪精度显着提高，并需要更少的计算比顺序MSPDA方法。
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联合概率数据关联 JPDA ; Joint Probabilistic Data Association ; Joint Probability Data Association
概率数据关联滤波器 PDAF
联合概率数据关联算法 JPDA ; Joint Probabilistic Data Association
概率数据关联滤波 PDAF ; probability data association filter
简易联合概率数据关联 CJPDA
概率数据关联算法 IMMPDAF
合概率数据关联算法 JIPDA
广义概率数据关联 GPDA ; Generalized probability data association
联合概率数据关联滤波 JPDAF ; join tprobability data association filter
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该算法提高了概率数据关联(PDA)算法的性能。
The performance of probability data association (PDA) can be improved by this algorithm.
通过对多目标联合概率数据关联方法性能特征的分析，将其归结为一类约束组合优化问题。
The properties of the joint probabilistic data association(JPDA)are analyzed, and data association is reduced to a sort of constraint combinatorial optimization problem.
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。
The Nearest Near Joint Probabilistic Data Association(NNJPDA) is not used directly in multi-sensor multi-target tracking.
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