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题名改进的邻近目标GM-PHD跟踪算法
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作者
池桂林
胡磊力
周德召
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机构
光电控制技术重点实验室
中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所
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出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期112-118,共7页
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文摘
针对目标跟踪系统在邻近目标场景下难以进行精确估计的问题,提出一种改进的邻近目标GM-PHD跟踪算法。该算法通过构建基于预测权值和速度参数的自适应门限,有效避免了杂波对算法更新步骤带来的巨大迭代负担。同时,我们充分考虑了目标邻近时量测的可能分布情况,针对目标与量测的“一对零”和“一对多”现象,提出了一种新的权重分配修正方法。结果表明,目标邻近时,改进后的算法在目标数和目标状态估计方面均优于传统算法,能够显著提高跟踪准确度。
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关键词
多目标跟踪
概率假设密度
权值重分配
邻近目标跟踪
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Keywords
multi-target tracking
probability hypothesis density
weight reallocation
adjacent target tracking
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分类号
TJ85
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
V271
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名基于GM-PHD滤波的空间邻近多目标跟踪算法
被引量：3
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作者
龚阳
崔琛
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机构
国防科技大学电子对抗学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期76-85,共10页
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文摘
针对传统的高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density, GM-PHD)滤波器在跟踪空间邻近目标时存在错误估计、虚警和漏警问题,本文提出了一种改进算法。首先,提出一种权值重分配方案,对目标的高斯分量权值进行重分配,以提高目标邻近时GM-PHD滤波器的跟踪精度;然后,利用目标航迹的连续性,对于当前时刻丢失的目标,利用上一时刻的目标预测值进行修正以减少漏警情形;最后,充分利用多帧已估目标状态对估计目标进行分类,检测估计中存在的虚警并对其进行删除。仿真结果表明,与现有算法相比,本文改进算法具有更优的跟踪性能。
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关键词
概率假设密度
空间邻近目标
权值重分配
漏警修正
虚警检测
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Keywords
probability hypothesis density(PHD)
spatially close target
weight rearrangement
missing alarm refinement
false alarm detection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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