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一种基于随机集的模糊观测的多目标跟踪算法
被引量:
5
1
作者
何友
田淑荣
孙校书
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第6期2007-2012,共6页
为解决目标数未知或随时间变化时模糊观测的多目标跟踪问题,将多目标状态和模糊观测数据表示为随机集形式,利用模糊观测的似然函数融合模糊数据,建立了模糊观测的概率假设密度(probability hypothesis den-sity,PHD)粒子滤波方法。这种...
为解决目标数未知或随时间变化时模糊观测的多目标跟踪问题,将多目标状态和模糊观测数据表示为随机集形式,利用模糊观测的似然函数融合模糊数据,建立了模糊观测的概率假设密度(probability hypothesis den-sity,PHD)粒子滤波方法。这种方法首先利用粒子滤波预测和更新随机集的PHD,然后估计目标数N,最后找出N个PHD最大的点就是多目标的状态估计。在相同的仿真环境中,用这种方法与用重心去模糊器进行去模糊处理后的观测数据同时跟踪目标数变化情况下的多目标,并进行了比较,结果表明,模糊观测多目标跟踪的PHD粒子滤波能稳健跟踪目标数未知或随时间变化时的目标状态和目标数,性能好于去模糊情况。
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关键词
多目标跟踪
模糊观测
数据融合
随机集
概率假设密度
粒子滤波
似然函数
下载PDF
职称材料
基于随机集理论的模糊观测多目标跟踪方法
被引量:
1
2
作者
林晓东
朱林户
+1 位作者
吴琳琳
张晓丰
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2013年第7期1873-1879,共7页
为解决传感器观测数据具有不确定性和模糊性的多目标跟踪问题,首先给出了模糊观测的随机子集表示及其似然函数构造方法:然后利用所构造的似然函数,并结合概率假设密度(PHD)滤波器来实现模糊观测的多目标跟踪.仿真结果显示,标准PHD滤波...
为解决传感器观测数据具有不确定性和模糊性的多目标跟踪问题,首先给出了模糊观测的随机子集表示及其似然函数构造方法:然后利用所构造的似然函数,并结合概率假设密度(PHD)滤波器来实现模糊观测的多目标跟踪.仿真结果显示,标准PHD滤波器在模糊观测下会出现目标数目估计不准确的问题.针对这一问题,在分析了该问题产生原因的基础上,通过改进PHD滤波器的更新过程,提出了一种单量测独立更新的PHD滤波方法.仿真结果表明,在模糊观测下,改进算法能得到比标准PHD滤波方法更准确的目标数目估计和更高的跟踪精度.
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关键词
多目标跟踪
模糊观测
有限集统计理论
概率假设密度滤波
粒子滤波
原文传递
题名
一种基于随机集的模糊观测的多目标跟踪算法
被引量:
5
1
作者
何友
田淑荣
孙校书
机构
海军航空工程学院信息融合研究所
海军航空工程学院应用数学研究所
海军航空工程学院科研部
出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第6期2007-2012,共6页
基金
国家自然科学基金(60672139)
文摘
为解决目标数未知或随时间变化时模糊观测的多目标跟踪问题,将多目标状态和模糊观测数据表示为随机集形式,利用模糊观测的似然函数融合模糊数据,建立了模糊观测的概率假设密度(probability hypothesis den-sity,PHD)粒子滤波方法。这种方法首先利用粒子滤波预测和更新随机集的PHD,然后估计目标数N,最后找出N个PHD最大的点就是多目标的状态估计。在相同的仿真环境中,用这种方法与用重心去模糊器进行去模糊处理后的观测数据同时跟踪目标数变化情况下的多目标,并进行了比较,结果表明,模糊观测多目标跟踪的PHD粒子滤波能稳健跟踪目标数未知或随时间变化时的目标状态和目标数,性能好于去模糊情况。
关键词
多目标跟踪
模糊观测
数据融合
随机集
概率假设密度
粒子滤波
似然函数
Keywords
Multi-target
tracking
ambiguous
measurements
Data
fusion
Random
sets
Probability
hypothesis
density
Particle
filter
Likelihood
function
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
基于随机集理论的模糊观测多目标跟踪方法
被引量:
1
2
作者
林晓东
朱林户
吴琳琳
张晓丰
机构
空军工程大学工程学院
空军工程大学理学院
出处
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2013年第7期1873-1879,共7页
文摘
为解决传感器观测数据具有不确定性和模糊性的多目标跟踪问题,首先给出了模糊观测的随机子集表示及其似然函数构造方法:然后利用所构造的似然函数,并结合概率假设密度(PHD)滤波器来实现模糊观测的多目标跟踪.仿真结果显示,标准PHD滤波器在模糊观测下会出现目标数目估计不准确的问题.针对这一问题,在分析了该问题产生原因的基础上,通过改进PHD滤波器的更新过程,提出了一种单量测独立更新的PHD滤波方法.仿真结果表明,在模糊观测下,改进算法能得到比标准PHD滤波方法更准确的目标数目估计和更高的跟踪精度.
关键词
多目标跟踪
模糊观测
有限集统计理论
概率假设密度滤波
粒子滤波
Keywords
multi-target
tracking
ambiguous
measurements
finite
set
statistics
theory
(FISST)
PHDfilter
particle
filter
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于随机集的模糊观测的多目标跟踪算法
何友
田淑荣
孙校书
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
5
下载PDF
职称材料
2
基于随机集理论的模糊观测多目标跟踪方法
林晓东
朱林户
吴琳琳
张晓丰
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2013
1
原文传递
已选择
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引用分析
参考文献
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统计分析
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