Data fusion and tracking using HMMs in a distributed sensor network

Martinerie F.

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Data fusion and tracking using HMMs in a distributed sensor network

机译：在分布式传感器网络中使用HMM进行数据融合和跟踪

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This work deals with the problem of multiple target tracking, from the measurements made on a field of passive sonars activated by an active sonar (multistatic network). The difficulties encountered then are of two kinds: each sensor alone does not provide full observability of a target, and multiple, possibly maneuvering targets moving in a cluttered environment must be dealt with. The algorithm presented here is based on a discrete Markovian modelization of the targets evolution in time. It starts with a fusion of the detections obtained at each measurement time. Tracking and target motion analysis (TMA) are next achieved thanks to dynamic programming (DP). This approach leads to multiple and maneuvering target tracking, with few assumptions; for instance, the use of deterministic target state models are avoided. Simulation results are presented and discussed.

机译：这项工作通过对由有源声纳（多静态网络）激活的无源声纳进行的测量来解决多目标跟踪的问题。那么遇到的困难有两种：每个传感器本身不能提供目标的完整可观察性，并且必须处理在混乱环境中移动的多个可能机动的目标。此处介绍的算法基于目标随时间变化的离散马尔可夫建模。它始于每个测量时间获得的检测结果的融合。借助动态编程（DP），可以实现跟踪和目标运动分析（TMA）。这种方法可以在很少假设的情况下进行多次机动目标跟踪。例如，避免使用确定性目标状态模型。给出并讨论了仿真结果。

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来源
《IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems》 |1997年第1期|P.11-28|共18页
作者
Martinerie F.;
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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类航空;
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