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基于PHD的多扩展目标联合检测、跟踪与分类算法 被引量：4
1
作者 王震 敬忠良 +2 位作者 雷明 秦彦源 董鹏 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1589-1596,共8页
针对杂波和噪声背景下空间距离较近的扩展目标数目和状态难以估计的问题,提出了基于扩展目标概率假设密度滤波器(ET-PHD)的多目标联合检测、跟踪与分类算法,并给出了该算法基于粒子滤波的实现方法.算法在滤波器中引入了属性量测信息,预... 针对杂波和噪声背景下空间距离较近的扩展目标数目和状态难以估计的问题,提出了基于扩展目标概率假设密度滤波器(ET-PHD)的多目标联合检测、跟踪与分类算法,并给出了该算法基于粒子滤波的实现方法.算法在滤波器中引入了属性量测信息,预测阶段的粒子按照其类别进行传播,更新阶段对所有粒子进行联合更新,更新结束后将粒子按照类别进行分类,各类别的粒子集表示了其相应类别目标的PHD分布.该算法具有模块化结构,计算复杂度为O(mn).数值仿真场景包含两类扩展目标并行运动和两类扩展目标交叉运动.结果表明,该算法可以同时估计扩展目标的类别、数目和状态,并且平均最优次模式分配距离相比传统算法的降低幅度超过50%. 展开更多
关键词 多扩展目标跟踪 扩展目标概率假设密度滤波器 类别辅助目标跟踪 联合检测 跟踪与分类
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基于Mean Shift迭代的新生未知多扩展目标跟踪 被引量：5
2
作者 李翠芸 桂阳 刘靳 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期521-525,共5页
针对当前基于随机集的多扩展目标跟踪算法存在计算量大、量测划分不准确和跟踪误差大的问题,在PHD滤波基础上提出一种基于均值漂移(Mean Shift)迭代的新生未知多扩展目标跟踪算法.首先,对聚类后量测数据进行关联,得到新生目标状态,解决... 针对当前基于随机集的多扩展目标跟踪算法存在计算量大、量测划分不准确和跟踪误差大的问题,在PHD滤波基础上提出一种基于均值漂移(Mean Shift)迭代的新生未知多扩展目标跟踪算法.首先,对聚类后量测数据进行关联,得到新生目标状态,解决目标新生问题;然后,通过Mean Shift迭代获得目标量测集质心,将扩展目标的多量测问题转化为点量测处理;最后,给出其粒子实现方式.仿真实验表明,所提出的算法可以降低跟踪复杂度,提高跟踪效率,在交叉时刻具有稳定的跟踪性能。 展开更多
关键词 多扩展目标跟踪 PHD滤波 均值漂移 新生未知 粒子滤波
原文传递
多扩展目标跟踪中基于多特征优化的传感器控制方法
3
作者 陈辉 魏凤旗 韩崇昭 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期191-199,共9页
针对多扩展目标的优化跟踪问题,该文在有限集统计(FISST)理论框架下,提出一种能够综合优化多扩展目标跟踪性能的传感器控制方法。首先,该文给出加权广义最优子模式分配(WGOSPA)距离构造多扩展目标跟踪多特征估计在其统计平均周围的广义... 针对多扩展目标的优化跟踪问题,该文在有限集统计(FISST)理论框架下,提出一种能够综合优化多扩展目标跟踪性能的传感器控制方法。首先,该文给出加权广义最优子模式分配(WGOSPA)距离构造多扩展目标跟踪多特征估计在其统计平均周围的广义离差,进而研究提出多特征融合下的传感器控制最优决策方法,并利用序贯蒙特卡罗(SMC)技术研究传感器控制最优决策过程的数值求解方法,然后利用伽马高斯逆威沙特多伯努利(GGIW-MBer)滤波器实现所提出的传感器控制策略。最后通过仿真实验验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 传感器控制 多扩展目标跟踪 评价函数 有限集统计 伽马高斯逆威沙特混合
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公共交通安全下基于变分贝叶斯期望最大化的扩展目标跟踪方法
4
作者 王荣 《通信电源技术》 2019年第1期132-134,共3页
公共交通安全场景中,在量测噪声是闪烁噪声的情况下,扩展目标的跟踪性能将会急剧下降。针对这一问题,提出一种闪烁噪声下基于变分贝叶斯期望最大化(VBEM)的扩展目标跟踪算法。该算法将目标的扩展形状建模为椭圆随机超曲面模型,并将其嵌... 公共交通安全场景中,在量测噪声是闪烁噪声的情况下,扩展目标的跟踪性能将会急剧下降。针对这一问题,提出一种闪烁噪声下基于变分贝叶斯期望最大化(VBEM)的扩展目标跟踪算法。该算法将目标的扩展形状建模为椭圆随机超曲面模型,并将其嵌入CPHD滤波器,通过变分贝叶斯期望(VBE)和变分贝叶斯最大化(VBM)两个迭代步骤,对目标状态和联合概率密度中的相关参数进行预测和更新。仿真实验表明,所提算法可以自适应地跟踪未知数目,且量测噪声为闪烁噪声条件下的多扩展目标,同时具有较高的跟踪精度。 展开更多
关键词 多扩展目标 闪烁噪声 变分贝叶斯 目标跟踪
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