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题名适用于多目标轨迹小角度交叉的PHD滤波器
被引量：1
- 1
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作者
刘政玮
陈映
鲁耀兵
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机构
北京无线电测量研究所
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期982-990,共9页
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文摘
多目标轨迹小角度交叉时,空间紧邻目标和不可分辨目标会导致概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)滤波器存在错误估计和航迹断裂问题。针对这一问题,提出一种适用于跟踪轨迹小角度交叉多目标的改进PHD滤波器。首先,建立一种多目标不可分辨概率模型,并基于该模型对目标检测概率进行修正,以适应存在不可分辨目标的场景;然后,对更新后的目标权重进行调整,保证空间邻近目标与量测一一对应的原则。仿真结果表明,改进算法可有效提高轨迹小角度交叉场景下的目标估计精度和航迹连续性,为多目标轨迹交叉跟踪这一难点问题提供了有效的解决途径。
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关键词
多目标跟踪
轨迹小角度交叉
空间紧邻目标
不可分辨目标
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Keywords
multi-target tracking
trajectory small-angle crossing
spatially close target
unresolved target
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分类号
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
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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
- 2
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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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题名基于均值漂移聚类的扩展目标量测集划分算法
被引量：10
- 3
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作者
刘风梅
葛洪伟
杨金龙
李鹏
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机构
江南大学物联网工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第12期182-187,194,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61305017)
江苏省自然科学基金资助项目(20130154)
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文摘
在噪声环境下,存在扩展目标数未知且变化的多扩展目标跟踪量测集难以划分、计算代价高的问题。为此,提出一种基于均值漂移聚类的量测集划分算法。通过迭代更新中心点,使其收敛于局部最优,并引入极大似然估计技术估计每个划分子集中的目标数,对于目标数大于1的子集采用模糊C均值聚类算法进行二次划分,使得划分的量测子集与各个扩展目标一一对应。实验结果表明,该算法在多扩展目标量测集划分性能上明显优于传统的距离划分和K-means++划分算法,尤其是在保持跟踪精度的前提下量测集划分数和计算代价明显降低,且能较好地划分紧邻扩展目标的量测集。
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关键词
多扩展目标跟踪
量测集划分
均值漂移聚类
极大似然估计
距离划分
紧邻的扩展目标
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Keywords
multiple Extended target Tracking （ETT）
measurement set partition
mean shift clustering
maximum likelihood estimation
distance partition
spatially close extended target
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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