K-лучшее решение S-D, которое минимизирует общую стоимость назначения
[
возвращает таблицу assignments
,cost
,solutionGap
] = assignkbestsd(costmatrix
)assignments
обнаружения треков путем нахождения наилучшего решения S-D, которое минимизирует общую стоимость заданий. Алгоритм использует релаксацию Лагранжа, чтобы преобразовать задачу назначения S-D в соответствующую задачу назначения 2-D, а затем решает 2-D задачу. Стоимость каждого потенциального присвоения содержится в матрице затрат, costmatrix
.
costmatrix
- n-мерная матрица затрат, где costmatrix(i,j,k ...)
определяет стоимость n-кортежа (i,j,k, ...)
в назначении. Индекс ' 1 ' всех размерностей в costmatrix
представляет фиктивное измерение или ложную дорожку и используется для выполнения задачи назначения. Индекс 1, являющийся манекеном, может быть частью нескольких n-кортежей. Индекс можно назначить более одного раза. Типичное значение затрат для costmatrix(1,1,1,1, ...)
равен 0.
Функция также возвращает погрешность решения, solutionGap
, и стоимости заданий, cost
.
[
также определяет число, assignments
,cost
,solutionGap
] = assignkbestsd(costmatrix
,k
)k
K S-D решений -best. Функция находит K оптимальные решения, которые минимизируют общую стоимость. Во-первых, функция находит лучшее решение. Затем функция использует алгоритм Мерти, чтобы сгенерировать секционированные матрицы затрат. Наконец, функция получает оставшиеся K - 1 решения минимальных затрат для каждой секционированной матрицы.
[
также задает требуемый максимальный зазор, assignments
,cost
,solutionGap
] = assignkbestsd(costmatrix
,k
,desiredGap
)desiredGap
, между двумя решениями и возможным решением. Зазор контролирует качество решения. Значения обычно варьируются от 0 до 1. Значение 0 означает, что двойственные и возможные решения одинаковы.
[
также задает максимальное количество разрешенных итераций. The assignments
,cost
,solutionGap
] = assignkbestsd(costmatrix
,k
,desiredGap
,maxIterations
)desiredGap
и maxIterations
аргументы определяют условия завершения для алгоритма S-D.
[
также задает assignments
,cost
,solutionGap
] = assignkbestsd(costmatrix
,k
,desiredGap
,maxIterations
,algorithm
)algorithm
для поиска заданий.
Все числовые входы могут быть одинарной или двойной точностью, но все они должны иметь одинаковую точность.
[1] Popp, R.L., Pattipati, K. и Bar Shalom, Y. «M-best S = D Algorithm with Application to Multitarget Tracking». Сделки IEEE по аэрокосмическим и электронным системам, 37 (1), 22-39. 2001.
[2] Deb, S., Yeddanapudi, M., Pattipati, K., & Bar-Shalom, Y. (1997). «Обобщенный алгоритм назначения SD для оценки состояния мультисенсор-мультитаргет». Транзакции IEEE по аэрокосмическим и электронным системам, 33 (2), 523-538.