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An ANN approach to multisensor multitarget tracking

机译:一种用于多传感器多目标跟踪的ANN方法

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摘要

In this paper, the multisensor multitarget tracking problem is considered. The data association is most important and difficult in the multitarget tracking environment. We first formulate it with the maximum likelihood method, and then we use a random stochastic ANN and modified mean field annealing to solve the optimal solution. Compared with other nonlinear optimization algorithms, this method can achieve the global optimal solution and it needs fewer iteration times.
机译:本文考虑了多传感器多目标跟踪问题。在多目标跟踪环境中,数据关联是最重要和最困难的。我们首先用最大似然法将其公式化,然后使用随机随机ANN和改进的平均场退火算法求解最优解。与其他非线性优化算法相比,该方法可以实现全局最优解,并且迭代次数更少。

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