A Novel Data Association Algorithm for Single Target Tracking in Cluttered Environment
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 440
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
CEPS04_049
تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1396
چکیده مقاله:
In this paper a novel data association algorithm based on density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) and maximum entropy fuzzy clustering (MEFC) algorithm is proposed for single target tracking in cluttered environments. A modified version of DBSCAN clustering approach is used to eliminate unlikely measurement to overcome the problem of clutter or false alarm. Then, the association weights between validate measurements and track of target are determined according to the MEFC principle. The efficiency and the characteristic of the proposed algorithm in comparison with Nearest-Neighbor (NN) and Probabilistic data association (PDA) filters are demonstrated. The results show the performance of the proposed algorithm in cluttered environments
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mousa Nazari
Department of Computer Engineering, Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran
Saeid Pashazadeh
Department of Computer Engineering, Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :