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随机集的概率假设密度粒子滤波 被引量：4
1
作者 田淑荣 盖明久 何友 《海军航空工程学院学报》 2006年第4期455-458,共4页
多目标跟踪问题中,当目标数已知时,可以用概率数据互联(PDA)或联合概率数据互联(JPDA)算法.而当目标数未知或随时间变化时,需要对不同目标数的跟踪进行比较.可以把目标集看作随机集进行讨论,目标数N是随机变量.随机集的跟踪通过有限集统... 多目标跟踪问题中,当目标数已知时,可以用概率数据互联(PDA)或联合概率数据互联(JPDA)算法.而当目标数未知或随时间变化时,需要对不同目标数的跟踪进行比较.可以把目标集看作随机集进行讨论,目标数N是随机变量.随机集的跟踪通过有限集统计(FISST)理论来完成.文中讨论了用粒子滤波实现跟踪随机集的方法.实验表明,在杂波环境下,粒子滤波可以稳健跟踪目标状态和目标数. 展开更多
关键词 多目标跟踪 随机集 粒子滤波 有限集统计 概率假设密度(phd)滤波
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集中式雷达红外传感器数据融合多目标跟踪算法 被引量：4
2
作者 张安清 张万顺 齐海明 《舰船电子对抗》 2020年第4期86-90,共5页
为了提高多目标跟踪的精度,构建雷达红外传感器的可行数据融合结构系统,实现雷达与红外协同工作,既弥补了红外探测范围小、无距离量测的缺陷,又可避免单个传感器测量信息误差大的问题。研究二者配合使用实现信息互补,导出了一种雷达红... 为了提高多目标跟踪的精度,构建雷达红外传感器的可行数据融合结构系统,实现雷达与红外协同工作,既弥补了红外探测范围小、无距离量测的缺陷,又可避免单个传感器测量信息误差大的问题。研究二者配合使用实现信息互补,导出了一种雷达红外传感器量测优化加权融合方法,并采用概率假设密度(PHD)滤波算法,实现多目标跟踪。计算机仿真验证表明,所构建的融合系统及多传感器量测融合方法能够提高多目标状态估计精度,对于解决异类多传感器目标跟踪估计问题具有重要的现实意义。 展开更多
关键词 信息融合 概率假设密度(phd)滤波 多目标跟踪
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多目标跟踪的概率假设密度滤波 被引量：1
3
作者 董康军 冯洋 《渭南师范学院学报》 2008年第2期42-45,共4页
在多目标跟踪技术中,当目标数未知或随时间变化时,可将目标集看作随机集.阐述了随机集的有限集统计(FISST)理论,研究了用PHD滤波实现跟踪随机集的方法.实验表明,在杂波环境下,概率假设密度滤波可以稳健地跟踪目标状态和目标数.
关键词 多目标跟踪 随机集 有限集统计 概率假设密度(phd)滤波
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非线性量测下自适应噪声协方差PHD滤波 被引量：1
4
作者 袁常顺 王俊 +2 位作者 向洪 魏少明 张耀天 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期53-60,共8页
概率假设密度(PHD)滤波算法已被证明是实时多目标跟踪的有效方法,但现有这些基于PHD滤波的方法假设量测噪声协方差先验已知,而实际中量测噪声协方差可能是未知或随着环境改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于非线性量测模型的自... 概率假设密度(PHD)滤波算法已被证明是实时多目标跟踪的有效方法,但现有这些基于PHD滤波的方法假设量测噪声协方差先验已知,而实际中量测噪声协方差可能是未知或随着环境改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于非线性量测模型的自适应噪声协方差多目标跟踪算法。该算法以PHD滤波为基础,采用容积卡尔曼(CK)技术近似非线性量测模型,利用逆威沙特(IW)分布描述量测噪声协方差分布,通过变分贝叶斯(VB)近似技术迭代估计量测噪声协方差和多目标状态联合后验密度。仿真结果表明,本文所提算法可有效估计量测噪声协方差,同时实现准确的目标数和目标状态估计。 展开更多
关键词 随机有限集 多目标跟踪 未知量测噪声协方差 变分贝叶斯(VB) 概率假设密度(phd)滤波
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基于概率假设密度滤波的红外弱小目标跟踪
5
作者 冯洋 《科学技术与工程》 2010年第12期2894-2896,2901,共4页
目标数未知或随时间变化是红外弱小目标跟踪技术的一个难题。为解决这个问题,提出了基于概率假设密度滤波的红外弱小目标跟踪算法。从数据关联的角度出发,将目标集看作随机集,利用概率假设密度滤波的数据关联算法实现目标数未知的红外... 目标数未知或随时间变化是红外弱小目标跟踪技术的一个难题。为解决这个问题,提出了基于概率假设密度滤波的红外弱小目标跟踪算法。从数据关联的角度出发,将目标集看作随机集,利用概率假设密度滤波的数据关联算法实现目标数未知的红外弱小目标的跟踪。实验结果表明,在杂波环境下,概率假设密度滤波可以稳健地跟踪红外弱小目标的目标状态和目标数目。 展开更多
关键词 多目标跟踪 概率假设密度(phd)滤波 红外图像 目标检测
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高斯混合概率假设密度滤波器在多目标跟踪中的应用 被引量：17
6
作者 吕学斌 周群彪 +2 位作者 陈正茂 熊运余 蔡葵 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期397-404,共8页
实现了基于随机集和点过程理论在目标数未知或随时间变化的多目标跟踪滤波算法.研究成果包括:(1)分析了基于随机有限集的多目标跟踪模型;(2)分析推导了基于随机集和点过程理论的概率假设密度滤波递推表达式;(3)实现了在线性高斯条件下... 实现了基于随机集和点过程理论在目标数未知或随时间变化的多目标跟踪滤波算法.研究成果包括:(1)分析了基于随机有限集的多目标跟踪模型;(2)分析推导了基于随机集和点过程理论的概率假设密度滤波递推表达式;(3)实现了在线性高斯条件下的概率假设密度滤波的一种解析滤波算法;(4)仿真实验验证了算法的性能,比较了在杂波强度和检测概率变化的情况下和联合概率数据互联算法相关性能;(5)指出了算法的一些不足以及改进的研究方向. 展开更多
关键词 高斯混合概率假设密度(phd)滤波器 概率假设密度滤波器 随机集 多目标跟踪 联合概率数据互联
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低检测概率下改进的概率假设密度滤波器 被引量：8
7
作者 史玺 杨峰 +1 位作者 梁彦 潘泉 《指挥信息系统与技术》 2014年第6期36-40,共5页
针对传统多目标概率假设密度(PHD)滤波器在低检测概率情况下跟踪精度低和失跟率高的问题,提出了一种改进的概率假设密度滤波算法。该算法利用高斯混合PHD(GM-PHD)滤波器进行PHD预测和PHD更新,处理过程中通过修正上一拍权值大的高斯项,... 针对传统多目标概率假设密度(PHD)滤波器在低检测概率情况下跟踪精度低和失跟率高的问题,提出了一种改进的概率假设密度滤波算法。该算法利用高斯混合PHD(GM-PHD)滤波器进行PHD预测和PHD更新,处理过程中通过修正上一拍权值大的高斯项,并在处理当前拍时保证其权值的稳定性,以保证算法的高精度。仿真结果表明,在低检测概率情况下,该算法可较好估计目标数和目标状态。与传统GM-PHD滤波器比,该算法跟踪精度大幅提高。 展开更多
关键词 目标跟踪 低检测概率 概率假设密度(phd)滤波器 高斯混合phd滤波器 权值 修正
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多扩展目标滤波器的量测集划分算法 被引量：8
8
作者 韩玉兰 任重义 韩崇昭 《压电与声光》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期603-608,共6页
针对不同扩展目标产生的量测密度差别较大时的量测集划分问题,为扩展目标概率假设密度(PHD)滤波器提出了一种基于共享最近邻(SNN)相似度的量测集划分算法。量测间的SNN相似度可体现量测在量测空间局部分布情况,考虑了量测周围的量测信息... 针对不同扩展目标产生的量测密度差别较大时的量测集划分问题,为扩展目标概率假设密度(PHD)滤波器提出了一种基于共享最近邻(SNN)相似度的量测集划分算法。量测间的SNN相似度可体现量测在量测空间局部分布情况,考虑了量测周围的量测信息,因此提出的SNN相似度划分法能够较好地划分量测密度差别较大的量测集,进而提高了扩展目标的跟踪性能,且基于提出的划分算法的PHD滤波器计算量也所减少。 展开更多
关键词 目标跟踪 扩展目标 扩展目标概率假设密度(phd)滤波器 量测集划分 SNN相似度
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