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自适应观测识别的多目标分类跟踪算法
1
作者
高丽
《山东商业职业技术学院学报》
2024年第5期103-108,共6页
在现实多目标跟踪任务中,概率假设密度滤波器性能受杂波干扰明显,较大程度地制约目标跟踪的精度和效率。针对这一问题,在概率假设密度滤波框架下提出一种自适应观测识别的多目标分类跟踪算法。首先,依据各个目标的重要程度,自适应观测...
在现实多目标跟踪任务中,概率假设密度滤波器性能受杂波干扰明显,较大程度地制约目标跟踪的精度和效率。针对这一问题,在概率假设密度滤波框架下提出一种自适应观测识别的多目标分类跟踪算法。首先,依据各个目标的重要程度,自适应观测识别策略采用自适应门限从各时间步观测中识别源于已存在目标的观测、新出现目标的观测和杂波。然后,目标分类更新策略使用不同目标观测分类更新已存在目标的预测强度和新出现目标的先验强度,消弱了不同类目标观测混用对目标后验强度精度的干扰。仿真目标场景验证了该算法的有效性和稳健性。
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关键词
自适应门限
观测识别
目标
分类
跟踪
状态估计
迭代效率
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职称材料
题名
自适应观测识别的多目标分类跟踪算法
1
作者
高丽
机构
商丘职业技术学院
出处
《山东商业职业技术学院学报》
2024年第5期103-108,共6页
基金
2022年度河南省科技厅科技攻关项目计划“面向复杂观测场景的随机集多目标贝叶斯跟踪技术研究”(222102210196)
2022年河南省高等学校重点科研项目计划“基于随机有限集理论的复杂场景雷达多目标跟踪研究”(22A520039)。
文摘
在现实多目标跟踪任务中,概率假设密度滤波器性能受杂波干扰明显,较大程度地制约目标跟踪的精度和效率。针对这一问题,在概率假设密度滤波框架下提出一种自适应观测识别的多目标分类跟踪算法。首先,依据各个目标的重要程度,自适应观测识别策略采用自适应门限从各时间步观测中识别源于已存在目标的观测、新出现目标的观测和杂波。然后,目标分类更新策略使用不同目标观测分类更新已存在目标的预测强度和新出现目标的先验强度,消弱了不同类目标观测混用对目标后验强度精度的干扰。仿真目标场景验证了该算法的有效性和稳健性。
关键词
自适应门限
观测识别
目标
分类
跟踪
状态估计
迭代效率
Keywords
adaptive threshold
observation and recognition
target classification tracking
state estimation
iteration efficiency
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
自适应观测识别的多目标分类跟踪算法
高丽
《山东商业职业技术学院学报》
2024
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