APPLYING IMAGE PROCESSING AND NEURAL NETWORK TECHNIQUES TO DATA ASSOCIATION ALGORITHM

Yi-Nung Chung

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APPLYING IMAGE PROCESSING AND NEURAL NETWORK TECHNIQUES TO DATA ASSOCIATION ALGORITHM

机译：将图像处理和神经网络技术应用于数据关联算法

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Multiple-target tracking (MTT) is a prerequisite step for radar surveillance systems. Data association is the key technique used in radar MTT systems. This paper presents a new approach for data association that uses both quantity data and image information. In order to combine these two attributes, a fusion algorithm based on the competitive Hopfield neural network (CHNN) is developed to match radar measurements with existing target tracks. When target maneuvering problems are detected, an adaptive maneuvering estimator is applied. Computer simulation results indicate that the proposed approach is suitable for multiple-target tracking problems and has good performance.

机译：多目标跟踪（MTT）是雷达监视系统的必要步骤。数据关联是雷达MTT系统中使用的关键技术。本文提出了一种使用数量数据和图像信息的数据关联新方法。为了结合这两个属性，开发了一种基于竞争Hopfield神经网络（CHNN）的融合算法，以将雷达测量值与现有目标轨道相匹配。当检测到目标机动问题时，将应用自适应机动估计器。计算机仿真结果表明，该方法适用于多目标跟踪问题，具有良好的性能。

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来源
《International Journal of Innovative Computing Information and Control》 |2011年第5a期|p.2427-2439|共13页
作者
Yi-Nung Chung;
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作者单位

Department of Electrical Engineering National Changhua University of Education No. 2, Shi-Da Road, Changhua City 500, Taiwan;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
multiple-target tracking; data association; competitive hopfield neural network;

机译：多目标跟踪;数据关联;竞争性Hopfield神经网络;

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