發(fā)布時(shí)間：2018-01-12 10:05

  本文關(guān)鍵詞：未知探測概率的自適應(yīng)多目標(biāo)跟蹤算法　出處：《計(jì)算機(jī)工程》2017年08期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為在復(fù)雜背景下對系統(tǒng)探測概率進(jìn)行精確建模,提出一種適用于探測概率未知情形的多目標(biāo)跟蹤算法。通過時(shí)變自回歸過程對探測概率進(jìn)行建模,將參數(shù)化模型與標(biāo)簽多伯努利(LMB)濾波器相結(jié)合,并給出算法的序貫蒙特卡洛實(shí)現(xiàn)。仿真結(jié)果表明,所提算法的目標(biāo)數(shù)和目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果均優(yōu)于Beta勢平衡多目標(biāo)多伯努利算法,平均最優(yōu)次模型分配距離明顯小于固定探測概率的LMB算法。
[Abstract]:In the complex background of the system detection probability for accurate modeling, is proposed for multi target tracking algorithm for detecting unknown probability. By modeling the detection probability of time-varying autoregressive process, the parametric model and the multi label Bernoulli (LMB) filter combination and sequential Monte Carlo algorithm is given. The simulation results show that the estimation results of the proposed algorithm are better than the target number and target state Beta balance multi-objective do Bernoulli algorithm, LMB algorithm, optimal time allocation model of average distance was less than the fixed detection probability.

【作者單位】： 河南工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;河南師范大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;91635部隊(duì);
【基金】：國家自然科學(xué)基金(U1404602) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2013AA01A215) 河南省教育廳科學(xué)技術(shù)重點(diǎn)研究項(xiàng)目(14A520045)
【分類號(hào)】：TN713
【正文快照】： 中文引用格式:劉fY,袁培燕,邱昊.未知探測概率的自適應(yīng)多目標(biāo)跟蹤算法[J].計(jì)算機(jī)工程,2017,43(8):293-298.英文引用格式:Liu Jun,Yuan Peiyan,Qiu Hao.Adaptive Multi-target Tracking Algorithm with Unknown DetectionProbability[J].Computer Engineering,2017,43(8):293-2

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6 楊福民,肖熾q,陳婉珍,張忠萍,譚德同,龔向東,陳菊平,黃力,章建華;白天衛(wèi)星激光測距系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)測結(jié)果[J];中國科學(xué)(A輯);1998年11期

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本文編號(hào)：1413768