• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于EK-GMPHD的分布式聚類融合算法

    2019-12-20 02:10:58胡建旺
    傳感器與微系統(tǒng) 2019年1期
    關(guān)鍵詞:分布式關(guān)聯(lián)濾波

    董 青, 胡建旺, 吉 兵

    (陸軍工程大學(xué) 石家莊校區(qū) 信息工程系,河北 石家莊 050003)

    0 引 言

    當(dāng)前,多目標(biāo)跟蹤[1]技術(shù)在空中導(dǎo)彈防御、跟蹤與攻擊、戰(zhàn)場(chǎng)監(jiān)視,以及醫(yī)學(xué)診斷、機(jī)器視覺等方面具有十分廣泛的應(yīng)用。多目標(biāo)跟蹤方法大致分為兩類:一是傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的多目標(biāo)跟蹤算法,數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是這一類算法的核心,同時(shí)也是目前所面臨的難點(diǎn),如聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(joint probability data association,JPDA)[2]和多假設(shè)跟蹤(multiple hypothesis tracking,MHT)[3];另一類是基于Mahler提出的有限集統(tǒng)計(jì)理論的多目標(biāo)跟蹤方法。第二類方法引入集合概念,對(duì)狀態(tài)和觀測(cè)進(jìn)行集合處理,可以避免數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問(wèn)題的困擾,更好地解決復(fù)雜環(huán)境中目標(biāo)數(shù)目未知且隨時(shí)間變化的多目標(biāo)跟蹤問(wèn)題。對(duì)此,國(guó)內(nèi)外已經(jīng)開展了一系列研究,并提出了相應(yīng)算法。但由于這些算法的約束條件較為嚴(yán)格,適應(yīng)性不佳,因而沒有得到廣泛應(yīng)用[4~6]。

    此外,單個(gè)傳感器對(duì)于目標(biāo)進(jìn)行估計(jì)時(shí),估計(jì)結(jié)果不全面,估計(jì)精度不佳[7]。因此,在工程應(yīng)用中,常使用多傳感器同時(shí)工作。由于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的存在,多傳感器多目標(biāo)跟蹤算法實(shí)現(xiàn)比較困難,基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的分布式多傳感器多目標(biāo)跟蹤算法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜,且一旦關(guān)聯(lián)錯(cuò)誤,短時(shí)間內(nèi)估計(jì)精度可能嚴(yán)重降低。

    對(duì)此,本文提出了一種基于分布式擴(kuò)展卡爾曼—高斯混合概率假設(shè)密度(extended Kalman-Gaussian mixture probability hypothesis density,EK-GMPHD的聚類融合算法。介紹了概率假設(shè)密度(PHD)濾波器與EK-GMPHD濾波算法;詳細(xì)闡述EK-GMPHDF模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚類融合算法,該算法跳過(guò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),在單傳感器上利用EK-GMPHD濾波算法[8]對(duì)目標(biāo)數(shù)目和狀態(tài)進(jìn)行估計(jì),再利用FCM算法[9]進(jìn)行局部航跡融合,以此形成最優(yōu)全局狀態(tài)估計(jì);通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),總結(jié)該方法的跟蹤性能,進(jìn)一步說(shuō)明提出方法的優(yōu)越性。

    1 基于EK-GMPHD的分布式融合算法

    基于隨機(jī)有限集的PHD濾波算法將目標(biāo)集當(dāng)作全局目標(biāo),傳感器輸出的量測(cè)作為全局量測(cè)。將多目標(biāo)跟蹤問(wèn)題放在集合定義下處理,則多目標(biāo)跟蹤問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)閱文繕?biāo)跟蹤問(wèn)題,跳過(guò)了量測(cè)到航跡的關(guān)聯(lián)問(wèn)題,極大降低了計(jì)算復(fù)雜度。其將多目標(biāo)狀態(tài)模型與觀測(cè)模型表示為隨機(jī)有限集的形式,利用PHD函數(shù)對(duì)隨機(jī)集概率密度進(jìn)行近似描述,有效地解決多目標(biāo)跟蹤問(wèn)題。

    在PHD算法實(shí)現(xiàn)流程中,除了要滿足PHD通常的假設(shè)條件外,單目標(biāo)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移密度和似然函數(shù)都必須是線性高斯的,若目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)模型、觀測(cè)模型非線性,則需使用非線性濾波算法。因此,在中度非線性模型中,利用擴(kuò)展卡爾曼對(duì)GMPHD的高斯分量進(jìn)行遞推,可得到較好的跟蹤效果。對(duì)于系統(tǒng)方程

    xk=f(xk-1)+wk,zk=h(xk-1)+vk

    (1)

    EK-GMPHD算法流程為:

    2)預(yù)測(cè):在預(yù)測(cè)階段,新生目標(biāo)密度γk(x)和衍生目標(biāo)密度bk|k-1(x)可表示為

    (2)

    式中Jγk為新生目標(biāo)密度的高斯分量數(shù)目,Jbk為衍生目標(biāo)密度的高斯分量數(shù)目。因高斯混合形式是強(qiáng)度函數(shù)而非概率分布,故其權(quán)值之和為目標(biāo)數(shù)目[10]。預(yù)測(cè)PHD函數(shù)為

    Dk|k-1(x)=Ds,k|k-1(x)+Db,k|k-1(x)+γk(x)

    (3)

    式中Ds,k|k-1(x)為存活目標(biāo)的PHD,Db,k|k-1(x)代表衍生目標(biāo)的PHD,即

    (4)

    由于采用基于局部線性化的擴(kuò)展卡爾曼算法進(jìn)行分量遞推,式(4)中各參量計(jì)算如下

    則預(yù)測(cè)的PHD可表示為

    Jk|k-1=Jb,k|k-1+Jγ,k+Jk-1

    (5)

    3)更新:PHD可記為

    (6)

    2 基于EK-GMPHDF的FCM[12~15]融合算法描述

    在分布式多傳感器目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中,將 EK-GMPHD濾波器的估計(jì)值作為xi,將模糊隸屬度最大的狀態(tài)預(yù)測(cè)值作為聚類中心,目標(biāo)數(shù)為聚類個(gè)數(shù)。航跡融合聚類過(guò)程如下:

    1)對(duì)每個(gè)傳感器量測(cè)值進(jìn)行EK-GMPHD濾波估計(jì),得局部目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)X1:s={X1,…,Xs},s為傳感器數(shù)量。

    2)用模糊聚類算法對(duì)X1:s={X1,…,Xs}進(jìn)行聚類,得出模糊聚類矩陣U(k)。

    3)找出U(k)的全局極值點(diǎn),得到的聚類中心V(k)作為目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì),下一時(shí)刻用EK-GMPHD濾波器給出的預(yù)測(cè)值計(jì)算模糊聚類矩陣和聚類中心矩陣。

    4)重復(fù)上述步驟,最終的聚類中心即為最佳估計(jì)值。

    用求得的隸屬度對(duì)X1:s={X1,…,Xs}進(jìn)行組合,即得到全局目標(biāo)狀態(tài)融合估計(jì)Xf。全局目標(biāo)狀態(tài)融合估計(jì)為

    (7)

    3 仿真實(shí)驗(yàn)

    本文提出的基于FCM的多傳感器融合系統(tǒng),采用分布式結(jié)構(gòu),由3只傳感器組成,傳感器監(jiān)測(cè)區(qū)域均為[-1 000,1 000] m×[-1 000,2 500] m,雜波服從泊松分布,為便于說(shuō)明問(wèn)題,過(guò)程噪聲與觀測(cè)噪聲互不相關(guān),不考慮時(shí)間、空間對(duì)準(zhǔn)。雜波平均數(shù)為10,采樣周期為1 s,仿真時(shí)長(zhǎng)為40 s,傳感器跟蹤精度分別為0.94,0.96,0.99。

    圖1為監(jiān)控區(qū)域內(nèi)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡和傳感器觀測(cè)值,所需信息顯示不明顯,由3個(gè)從原點(diǎn)出發(fā)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)組成。

    圖2為局部傳感器經(jīng)過(guò)EK-GMPHDF濾波后的跟蹤結(jié)果以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neural network,NN)算法和FCM算法跟蹤目標(biāo)點(diǎn)跡, FCM算法和3只傳感器的跟蹤結(jié)果與實(shí)際軌跡相較,F(xiàn)CM的算法估計(jì)結(jié)果更接近實(shí)際軌跡,傳感器跟蹤目標(biāo)點(diǎn)跡相比偏離實(shí)際軌跡較大,這是由傳感器精度決定的,NN算法估計(jì)目標(biāo)位置相比FCM算法偏離較大,NN算法是局部最優(yōu)算法,不能保證全局最優(yōu)。

    圖2 局部傳感器目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)值和分布式融合估計(jì)值

    圖3為傳感器和經(jīng)過(guò)FCM算法后的估計(jì)目標(biāo)數(shù),傳感器1,2檢測(cè)概率較小,傳感器估計(jì)目標(biāo)數(shù)偏離實(shí)際目標(biāo)數(shù)的概率較大,傳感器3的檢測(cè)概率為99 %,相比其他傳感器,估計(jì)更為準(zhǔn)確。因此,在其他條件不變的情況下,傳感器檢測(cè)概率與估計(jì)結(jié)果有關(guān)。而FCM算法估計(jì)目標(biāo)數(shù)僅在4個(gè)時(shí)刻出現(xiàn)錯(cuò)誤估計(jì),優(yōu)于NN算法融合結(jié)果,與實(shí)際出現(xiàn)目標(biāo)數(shù)基本相符,充分體現(xiàn)了FCM算法的優(yōu)越性。

    圖3 目標(biāo)數(shù)估計(jì)值

    圖4可以看出,當(dāng)受到外界隨機(jī)干擾時(shí),經(jīng)過(guò)FCM算法和NN算法的最優(yōu)次模式分配(optimal subpattern assignment,OSPA)距離比較小,其估計(jì)精度高于其他傳感器濾波結(jié)果,經(jīng)過(guò)2種算法估計(jì)結(jié)果都保持較高精度,驗(yàn)證了2種算法具有良好的魯棒性。從OSPA距離來(lái)看,F(xiàn)CM算法估計(jì)精度相比NN算法更高一些。因此,本文提出基于EK-GMPHD的FCM聚類融合算法在雜波環(huán)境中對(duì)于目標(biāo)跟蹤是有一定優(yōu)勢(shì)的。

    圖4 局部傳感器和FCM算法的OSPA距離

    4 結(jié)束語(yǔ)

    針對(duì)雜波環(huán)境中分布式多傳感器目標(biāo)跟蹤精度低的問(wèn)題,與NN算法相比,本文提出的基于EK-GMPHD的FCM聚類融合算法可更準(zhǔn)確地估計(jì)目標(biāo)狀態(tài)和數(shù)目,魯棒性增強(qiáng),且計(jì)算量增加較小。仿真結(jié)果表明:本文提出的算法可提高目標(biāo)跟蹤精度且算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單。然而隨著大數(shù)據(jù)云計(jì)算技術(shù)投入使用,算法性能,魯棒性還有待提高。下一步將基于海量數(shù)據(jù)對(duì)該算法進(jìn)行研究。

    猜你喜歡
    分布式關(guān)聯(lián)濾波
    “一帶一路”遞進(jìn),關(guān)聯(lián)民生更緊
    奇趣搭配
    分布式光伏熱錢洶涌
    能源(2017年10期)2017-12-20 05:54:07
    分布式光伏:爆發(fā)還是徘徊
    能源(2017年5期)2017-07-06 09:25:54
    智趣
    讀者(2017年5期)2017-02-15 18:04:18
    基于DDS的分布式三維協(xié)同仿真研究
    RTS平滑濾波在事后姿態(tài)確定中的應(yīng)用
    基于線性正則變換的 LMS 自適應(yīng)濾波
    西門子 分布式I/O Simatic ET 200AL
    基于隨機(jī)加權(quán)估計(jì)的Sage自適應(yīng)濾波及其在導(dǎo)航中的應(yīng)用
    欧美激情久久久久久爽电影 | 电影成人av| 嫩草影院精品99| 一个人免费在线观看的高清视频| 成人亚洲精品一区在线观看| 男女午夜视频在线观看| 午夜影院日韩av| 涩涩av久久男人的天堂| 日韩欧美国产一区二区入口| 十八禁网站免费在线| 亚洲七黄色美女视频| 日韩有码中文字幕| 黄色毛片三级朝国网站| 国产精品综合久久久久久久免费 | 一二三四社区在线视频社区8| 日韩av在线大香蕉| 免费不卡黄色视频| 91精品国产国语对白视频| 日韩中文字幕欧美一区二区| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 国产亚洲av高清不卡| 在线观看一区二区三区激情| 日本免费a在线| 久久香蕉激情| 国产激情欧美一区二区| 999久久久精品免费观看国产| 一区二区日韩欧美中文字幕| 人成视频在线观看免费观看| 美女扒开内裤让男人捅视频| 91九色精品人成在线观看| 12—13女人毛片做爰片一| 国产欧美日韩一区二区三| 久久精品国产亚洲av高清一级| 亚洲人成伊人成综合网2020| 午夜91福利影院| 欧美日韩亚洲高清精品| 亚洲精品粉嫩美女一区| 99热国产这里只有精品6| 精品久久久久久久久久免费视频 | 男女之事视频高清在线观看| 99久久综合精品五月天人人| 亚洲一区二区三区不卡视频| 亚洲自拍偷在线| 成在线人永久免费视频| 久久久国产成人精品二区 | 亚洲精华国产精华精| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 欧美乱色亚洲激情| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 欧美日韩乱码在线| 欧美另类亚洲清纯唯美| av在线天堂中文字幕 | 嫁个100分男人电影在线观看| 91麻豆av在线| 搡老熟女国产l中国老女人| 香蕉国产在线看| 亚洲性夜色夜夜综合| 丁香欧美五月| 国产精品久久久久成人av| 可以在线观看毛片的网站| 两人在一起打扑克的视频| 国产成人精品久久二区二区91| 国产91精品成人一区二区三区| 久久精品91蜜桃| 搡老熟女国产l中国老女人| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 在线观看午夜福利视频| 男女做爰动态图高潮gif福利片 | www.熟女人妻精品国产| 青草久久国产| 免费高清视频大片| 啦啦啦免费观看视频1| 欧美日韩av久久| 老司机福利观看| 十八禁人妻一区二区| 韩国精品一区二区三区| av电影中文网址| 大码成人一级视频| 人成视频在线观看免费观看| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 宅男免费午夜| 亚洲欧美激情在线| 久久久久精品国产欧美久久久| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | 亚洲av成人一区二区三| 美女 人体艺术 gogo| 免费高清视频大片| 亚洲熟妇中文字幕五十中出 | 国产精品秋霞免费鲁丝片| 久久久久久免费高清国产稀缺| 午夜福利欧美成人| 三级毛片av免费| 亚洲人成电影观看| 午夜a级毛片| 搡老岳熟女国产| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 亚洲国产欧美网| 久久人妻av系列| 午夜免费成人在线视频| 亚洲久久久国产精品| 黄色视频,在线免费观看| 午夜精品在线福利| 脱女人内裤的视频| 日韩中文字幕欧美一区二区| 日韩精品免费视频一区二区三区| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 成人黄色视频免费在线看| 中出人妻视频一区二区| 国产成人啪精品午夜网站| 色老头精品视频在线观看| 免费看a级黄色片| а√天堂www在线а√下载| av福利片在线| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 国产成人精品无人区| av欧美777| 欧美乱色亚洲激情| 亚洲第一青青草原| 一边摸一边做爽爽视频免费| 亚洲avbb在线观看| 精品免费久久久久久久清纯| 免费少妇av软件| 国产免费男女视频| 免费在线观看黄色视频的| 丰满的人妻完整版| 亚洲一区中文字幕在线| 十分钟在线观看高清视频www| 国产一区二区在线av高清观看| 黄色成人免费大全| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 99精国产麻豆久久婷婷| 成人av一区二区三区在线看| 国产在线精品亚洲第一网站| 欧美在线一区亚洲| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 午夜91福利影院| 操出白浆在线播放| 黄色视频,在线免费观看| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 日韩视频一区二区在线观看| 999久久久精品免费观看国产| 91麻豆av在线| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 亚洲自拍偷在线| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 中亚洲国语对白在线视频| 亚洲伊人色综图| 老司机午夜福利在线观看视频| 免费av毛片视频| 人妻久久中文字幕网| 黑丝袜美女国产一区| 免费在线观看日本一区| 亚洲av美国av| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 美女 人体艺术 gogo| 久久精品国产清高在天天线| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 久久精品国产99精品国产亚洲性色 | 午夜a级毛片| 一级毛片女人18水好多| 人成视频在线观看免费观看| 男女午夜视频在线观看| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 精品国产乱码久久久久久男人| 日韩中文字幕欧美一区二区| 欧美丝袜亚洲另类 | 午夜精品国产一区二区电影| 亚洲精品国产一区二区精华液| 女性生殖器流出的白浆| 国产精品综合久久久久久久免费 | 老司机福利观看| 久久精品国产亚洲av高清一级| 亚洲国产看品久久| 久久香蕉精品热| 最新美女视频免费是黄的| 成年人黄色毛片网站| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 国产成年人精品一区二区 | 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 精品国产乱子伦一区二区三区| 夫妻午夜视频| x7x7x7水蜜桃| 成熟少妇高潮喷水视频| 亚洲一区高清亚洲精品| 国产精品成人在线| 精品国产乱码久久久久久男人| 亚洲欧美激情在线| 欧美一级毛片孕妇| 一级,二级,三级黄色视频| 成在线人永久免费视频| 国产精品免费一区二区三区在线| 成人三级黄色视频| 午夜福利一区二区在线看| 亚洲成人国产一区在线观看| 精品人妻1区二区| 精品一区二区三区视频在线观看免费 | 一个人观看的视频www高清免费观看 | 亚洲专区中文字幕在线| 国产精品免费视频内射| 亚洲一区二区三区不卡视频| 国产激情欧美一区二区| 在线av久久热| 麻豆av在线久日| 免费观看人在逋| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 国产成人影院久久av| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 国产成人精品久久二区二区免费| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 欧美大码av| 成人亚洲精品av一区二区 | 91老司机精品| 久久午夜综合久久蜜桃| xxxhd国产人妻xxx| 天堂影院成人在线观看| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 咕卡用的链子| 亚洲欧美一区二区三区久久| 亚洲av成人一区二区三| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 国产成+人综合+亚洲专区| 99久久99久久久精品蜜桃| 亚洲av片天天在线观看| 国产亚洲精品一区二区www| 亚洲av片天天在线观看| 国产精品电影一区二区三区| 热re99久久国产66热| 国产1区2区3区精品| 99国产精品99久久久久| 看片在线看免费视频| 色播在线永久视频| 国产99久久九九免费精品| 午夜日韩欧美国产| 男男h啪啪无遮挡| 美女福利国产在线| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 国产精品一区二区免费欧美| 脱女人内裤的视频| 黑人操中国人逼视频| 国产亚洲精品综合一区在线观看 | 高清毛片免费观看视频网站 | 国产精品九九99| 国产xxxxx性猛交| 色哟哟哟哟哟哟| 国产99白浆流出| 欧美日韩黄片免| 国产成+人综合+亚洲专区| 热re99久久国产66热| 麻豆一二三区av精品| 国产精品 欧美亚洲| www.精华液| 成年女人毛片免费观看观看9| 国产国语露脸激情在线看| 国产av又大| 免费看十八禁软件| 久久亚洲真实| 久久久久久久久久久久大奶| 亚洲精品粉嫩美女一区| 国产一区二区激情短视频| 国产黄a三级三级三级人| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 热re99久久精品国产66热6| 激情在线观看视频在线高清| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 搡老熟女国产l中国老女人| 亚洲五月婷婷丁香| 国产亚洲精品第一综合不卡| 成人特级黄色片久久久久久久| 久久人人精品亚洲av| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 色播在线永久视频| 看黄色毛片网站| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 精品久久蜜臀av无| 精品一区二区三区四区五区乱码| 在线观看日韩欧美| 国产av又大| 99精品久久久久人妻精品| 麻豆国产av国片精品| 一边摸一边抽搐一进一小说| 精品国产乱码久久久久久男人| 色综合站精品国产| 91成人精品电影| 国产一区在线观看成人免费| av中文乱码字幕在线| 自线自在国产av| 国产男靠女视频免费网站| 成人国产一区最新在线观看| 亚洲专区中文字幕在线| 亚洲少妇的诱惑av| 日韩精品青青久久久久久| 亚洲自拍偷在线| а√天堂www在线а√下载| 99re在线观看精品视频| av天堂在线播放| 免费在线观看影片大全网站| 欧美日本亚洲视频在线播放| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 日本 av在线| 天堂动漫精品| 亚洲精品粉嫩美女一区| 欧美激情高清一区二区三区| 91av网站免费观看| 99国产精品一区二区蜜桃av| 视频在线观看一区二区三区| 午夜免费激情av| 日本vs欧美在线观看视频| 在线观看免费午夜福利视频| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 国产av又大| 精品一区二区三区四区五区乱码| 亚洲av片天天在线观看| 午夜福利欧美成人| 大香蕉久久成人网| 午夜91福利影院| 他把我摸到了高潮在线观看| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 中文亚洲av片在线观看爽| 亚洲一码二码三码区别大吗| 久久 成人 亚洲| 国产91精品成人一区二区三区| 国产区一区二久久| 精品国产亚洲在线| 久久久水蜜桃国产精品网| 高清在线国产一区| ponron亚洲| 在线观看免费日韩欧美大片| 香蕉久久夜色| 久久精品人人爽人人爽视色| 亚洲专区字幕在线| 午夜福利一区二区在线看| 欧美精品一区二区免费开放| 香蕉久久夜色| 亚洲人成77777在线视频| 精品午夜福利视频在线观看一区| 成人精品一区二区免费| 欧美av亚洲av综合av国产av| 天堂动漫精品| 久久性视频一级片| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 国产亚洲精品久久久久5区| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 91大片在线观看| 亚洲精品在线美女| 亚洲久久久国产精品| 男女高潮啪啪啪动态图| 少妇粗大呻吟视频| 午夜精品在线福利| 日韩免费高清中文字幕av| 午夜影院日韩av| 超色免费av| 久久青草综合色| 国产精品免费一区二区三区在线| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 精品久久久精品久久久| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 丝袜在线中文字幕| 国产一区二区激情短视频| 91麻豆av在线| 国产成人欧美| 久久九九热精品免费| 久久精品国产综合久久久| 国产又爽黄色视频| 中文字幕色久视频| 999精品在线视频| 午夜免费激情av| 香蕉久久夜色| 另类亚洲欧美激情| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 999久久久精品免费观看国产| 99riav亚洲国产免费| 精品卡一卡二卡四卡免费| avwww免费| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 一二三四在线观看免费中文在| 国产欧美日韩精品亚洲av| 午夜久久久在线观看| 999久久久国产精品视频| 高清黄色对白视频在线免费看| 国产伦一二天堂av在线观看| 老汉色av国产亚洲站长工具| 国产精品一区二区免费欧美| 在线观看一区二区三区激情| 亚洲欧美精品综合久久99| 妹子高潮喷水视频| 91成年电影在线观看| 久久国产亚洲av麻豆专区| 国产xxxxx性猛交| 亚洲欧美激情综合另类| 亚洲成人免费电影在线观看| 国产精品偷伦视频观看了| 91在线观看av| 久久中文看片网| 久久午夜综合久久蜜桃| 一级a爱片免费观看的视频| 欧美黄色淫秽网站| 麻豆久久精品国产亚洲av | 九色亚洲精品在线播放| 视频区欧美日本亚洲| 久久 成人 亚洲| av欧美777| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 国产精品综合久久久久久久免费 | 老汉色av国产亚洲站长工具| 日本wwww免费看| 亚洲成人免费电影在线观看| 日韩欧美免费精品| 午夜91福利影院| 在线天堂中文资源库| 久久伊人香网站| 丝袜在线中文字幕| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 欧美不卡视频在线免费观看 | 女警被强在线播放| 少妇粗大呻吟视频| 日韩高清综合在线| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 亚洲熟妇中文字幕五十中出 | 国产极品粉嫩免费观看在线| 亚洲专区国产一区二区| 久久中文字幕人妻熟女| 可以在线观看毛片的网站| 少妇 在线观看| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 亚洲精品粉嫩美女一区| 亚洲免费av在线视频| 国产高清视频在线播放一区| 视频在线观看一区二区三区| 免费在线观看日本一区| 成人亚洲精品一区在线观看| 最近最新中文字幕大全电影3 | 精品欧美一区二区三区在线| 亚洲色图av天堂| 黄色视频,在线免费观看| 日日夜夜操网爽| 搡老岳熟女国产| 在线看a的网站| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 成人国产一区最新在线观看| 老司机午夜十八禁免费视频| 动漫黄色视频在线观看| 黄片大片在线免费观看| 精品福利观看| 色精品久久人妻99蜜桃| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 日本黄色日本黄色录像| 99久久综合精品五月天人人| 一级片免费观看大全| 91精品国产国语对白视频| 久久天堂一区二区三区四区| 成年女人毛片免费观看观看9| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 黄色片一级片一级黄色片| 午夜免费成人在线视频| 99精品久久久久人妻精品| 韩国精品一区二区三区| 国产色视频综合| 老熟妇仑乱视频hdxx| 一边摸一边抽搐一进一小说| 老汉色∧v一级毛片| 母亲3免费完整高清在线观看| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 极品教师在线免费播放| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 国产高清videossex| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 中文字幕色久视频| 乱人伦中国视频| www国产在线视频色| 亚洲 国产 在线| 久久精品国产99精品国产亚洲性色 | 欧美黑人欧美精品刺激| 欧美中文综合在线视频| 99精品欧美一区二区三区四区| 免费不卡黄色视频| 99re在线观看精品视频| 精品一区二区三区四区五区乱码| 国产不卡一卡二| 精品一区二区三区四区五区乱码| 国产又色又爽无遮挡免费看| 后天国语完整版免费观看| 国产av在哪里看| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 午夜精品国产一区二区电影| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 久久精品国产综合久久久| 久久久久久大精品| 丰满迷人的少妇在线观看| 国产午夜精品久久久久久| 色尼玛亚洲综合影院| 99国产精品免费福利视频| 亚洲精品国产一区二区精华液| 88av欧美| 国产在线精品亚洲第一网站| 亚洲av电影在线进入| 最近最新中文字幕大全电影3 | 久久九九热精品免费| 亚洲中文字幕日韩| 日本免费a在线| 精品久久久精品久久久| 国产成年人精品一区二区 | 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 亚洲av电影在线进入| 麻豆一二三区av精品| videosex国产| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 99国产综合亚洲精品| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 在线av久久热| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 天堂中文最新版在线下载| 制服人妻中文乱码| 欧美在线黄色| 首页视频小说图片口味搜索| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 中文字幕人妻熟女乱码| 日本免费一区二区三区高清不卡 | 久99久视频精品免费| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 一区在线观看完整版| 亚洲精品中文字幕在线视频| 香蕉丝袜av| 亚洲精品成人av观看孕妇| 狠狠狠狠99中文字幕| 成人特级黄色片久久久久久久| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 纯流量卡能插随身wifi吗| 一区在线观看完整版| 国产在线观看jvid| 欧美成人免费av一区二区三区| 在线免费观看的www视频| 在线播放国产精品三级| 五月开心婷婷网| 99国产精品99久久久久| a级毛片在线看网站| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 日本一区二区免费在线视频| 亚洲成人久久性| 欧美成人免费av一区二区三区| 亚洲成人精品中文字幕电影 | 久久中文字幕人妻熟女| 日韩欧美三级三区| 日本a在线网址| 操美女的视频在线观看| 亚洲色图综合在线观看| 一级毛片高清免费大全| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 高清欧美精品videossex| 无遮挡黄片免费观看| 久久中文字幕一级| 女性被躁到高潮视频| 一二三四社区在线视频社区8| 99香蕉大伊视频| 两个人看的免费小视频| 欧美激情久久久久久爽电影 | 国产一区二区在线av高清观看| 成人影院久久| 亚洲性夜色夜夜综合| 成人永久免费在线观看视频| 国产有黄有色有爽视频| 亚洲精品国产区一区二| 亚洲五月婷婷丁香| 久久人人精品亚洲av| 欧美丝袜亚洲另类 | 日本欧美视频一区| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 一进一出好大好爽视频| 精品久久久精品久久久| 欧美激情高清一区二区三区| 精品国产亚洲在线| 国产av又大| 亚洲美女黄片视频| 欧美精品一区二区免费开放| 午夜激情av网站| 免费在线观看黄色视频的| 纯流量卡能插随身wifi吗| www.精华液| 他把我摸到了高潮在线观看| 日日爽夜夜爽网站| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 黄色 视频免费看| 日韩av在线大香蕉| 真人做人爱边吃奶动态| 亚洲av第一区精品v没综合| 久久精品亚洲熟妇少妇任你| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 老司机靠b影院| 成人三级做爰电影| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 咕卡用的链子| 丝袜美腿诱惑在线| 精品一区二区三区视频在线观看免费 | 国产色视频综合| 午夜激情av网站| 午夜福利欧美成人| 在线观看免费视频网站a站| 欧美日本中文国产一区发布| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 午夜福利欧美成人| x7x7x7水蜜桃| av天堂在线播放| 精品熟女少妇八av免费久了| 午夜两性在线视频| 欧美日韩福利视频一区二区| 亚洲色图av天堂| 午夜福利在线免费观看网站| 淫妇啪啪啪对白视频| 男人舔女人下体高潮全视频| cao死你这个sao货|