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标签随机有限集下多机动目标跟踪快速实现
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作者 刁丹丹 房亮 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2023年第6期503-512,共10页
针对传统δ-GLMB(δ-Generalized Labeled Multi-Bernoulli)滤波和δ-JGLMB(δ-Joint Generalized Labeled Multi-Bernoulli)滤波计算复杂度较高和实际场景中目标机动的问题,文中提出了IMM-δ-FGLMB(Interactive Multi-modelδ-GLMB)滤... 针对传统δ-GLMB(δ-Generalized Labeled Multi-Bernoulli)滤波和δ-JGLMB(δ-Joint Generalized Labeled Multi-Bernoulli)滤波计算复杂度较高和实际场景中目标机动的问题,文中提出了IMM-δ-FGLMB(Interactive Multi-modelδ-GLMB)滤波和IMM-δ-FJGLMB(Interactive Multi-modelδ-JGLMB)滤波两种跟踪算法。在滤波新生阶段提出量测驱动Bernoulli成分筛选过程(Measurement Driven for Filtrate the Bernoulli Components,MDFBC),通过利用量测信息来对新生的Bernoulli成分进行粗筛,去除无贡献的新生Bernoulli成分,进而为算法减少计算量。在滤波的预测阶段,通过利用多个模型对机动目标的状态进行交互式预测,从而避免使用单个模型进行状态预测时出现的模型失配问题。实验验证了所提算法在多机动目标跟踪和计算效率方面的优良性能。 展开更多
关键词 多机动目标追踪 δ-glmb滤波 δ-Jglmb滤波 δ-FJglmb滤波 交互式多模型算法
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