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一种改进的基于概率假设密度滤波的多目标跟踪方法
被引量：
5
1
作者
林晓东
朱林户
王瑛
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2011年第9期1367-1372,共6页
针对概率假设密度(PHD)滤波使用聚类方法提取目标状态时,会出现结果不准确,且PHD滤波无法给出状态到航迹关联的问题,提出一种在目标状态中加入标签的方法来实现状态到航迹的关联.该方法对权值较大的标签,通过两次确认来剔除杂波干扰,得...
针对概率假设密度(PHD)滤波使用聚类方法提取目标状态时,会出现结果不准确,且PHD滤波无法给出状态到航迹关联的问题,提出一种在目标状态中加入标签的方法来实现状态到航迹的关联.该方法对权值较大的标签,通过两次确认来剔除杂波干扰,得到比传统PHD滤波更精确的状态估计.在提取目标状态时,只对相同标签的粒子进行处理,避免使用聚类方法.通过与传统PHD算法的仿真对比表明,改进算法具有较好的跟踪性能.
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关键词
随机
有限
集
统计
理论
多目标跟踪
概率假设密度滤波
粒子滤波
数据关联
原文传递
题名
一种改进的基于概率假设密度滤波的多目标跟踪方法
被引量：
5
1
作者
林晓东
朱林户
王瑛
机构
空军工程大学工程学院
空军工程大学理学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2011年第9期1367-1372,共6页
文摘
针对概率假设密度(PHD)滤波使用聚类方法提取目标状态时,会出现结果不准确,且PHD滤波无法给出状态到航迹关联的问题,提出一种在目标状态中加入标签的方法来实现状态到航迹的关联.该方法对权值较大的标签,通过两次确认来剔除杂波干扰,得到比传统PHD滤波更精确的状态估计.在提取目标状态时,只对相同标签的粒子进行处理,避免使用聚类方法.通过与传统PHD算法的仿真对比表明,改进算法具有较好的跟踪性能.
关键词
随机
有限
集
统计
理论
多目标跟踪
概率假设密度滤波
粒子滤波
数据关联
Keywords
finite set statistics theory
multi-target tracking
probability hypothesis density filter
particle filter
data association
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进的基于概率假设密度滤波的多目标跟踪方法
林晓东
朱林户
王瑛
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2011
5
原文传递
已选择
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条
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参考文献
引证文献
统计分析
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