Filtre d'association de données probabiliste - Probabilistic data association filter

Le filtre d'association de données probabilistes (PDAF) est une approche statistique du problème de l' association de parcelles (attribution de mesure cible) dans un algorithme de suivi de cible. Plutôt que de choisir l'affectation la plus probable des mesures à une cible (ou de déclarer la cible non détectée ou une mesure comme étant une fausse alarme), le PDAF prend une valeur attendue , qui est l' estimation de l' erreur quadratique moyenne minimale (MMSE). Le PDAF seul ne confirme ni ne termine les pistes.

Alors que le PDAF n'est conçu que pour suivre une seule cible en présence de fausses alarmes et de détections manquées, le filtre d'association de données probabilistes conjoint (JPDAF) peut gérer plusieurs cibles. La première application dans le monde réel du PDAF a probablement eu lieu dans le Jindalee Operational Radar Network , qui est un réseau australien de radars au-dessus de l'horizon (OTHR).

Implémentations

• Matlab : Les algorithmes PDAF et JPDAF sont implémentés dans la singleScanUpdate fonction qui fait partie de la bibliothèque gratuite de composants Tracker du United States Naval Research Laboratory .

Les références