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多目標跟蹤中一種改進的高斯混合PHD濾波算法

發(fā)布時間:2018-02-11 18:33

  本文關鍵詞: 多目標跟蹤 高斯混合概率假設密度 漏檢 分量合并 出處:《計算機工程與應用》2016年02期  論文類型:期刊論文


【摘要】:高斯混合概率假設密度(GM-PHD)濾波是一種雜波環(huán)境下多目標跟蹤問題算法,針對算法中存在的目標漏檢和距離相近時精度下降的問題,提出一種改進的高斯混合PHD濾波算法。該算法在高斯混合框架下通過修正PHD遞歸方程,有效地解決了漏檢引起的有用信息丟失問題;利用權值判斷高斯分量是否用于提取目標狀態(tài),避免了具有較高權值的高斯分量合并在一起,從而改善目標相互接近時的跟蹤性能。仿真實驗表明,改進算法在濾波精度和目標數(shù)估計方面均優(yōu)于傳統(tǒng)的GM-PHD算法。
[Abstract]:Gao Si hybrid probability assumed density density (GM-PHD) filter is a multi-target tracking algorithm in clutter environment. An improved Gao Si hybrid PHD filter algorithm is proposed, which can effectively solve the problem of missing useful information caused by missed detection by modifying the PHD recursive equation. The weight value is used to judge whether Gao Si component is used to extract the state of the target, thus avoiding the combination of Gao Si component with higher weight value, thus improving the tracking performance when the target is close to each other. The simulation results show that, The improved algorithm is superior to the traditional GM-PHD algorithm in filtering accuracy and target number estimation.
【作者單位】: 江南大學數(shù)字媒體學院;
【基金】:國家自然科學基金(No.61373055)
【分類號】:TN713

【參考文獻】

相關期刊論文 前1條

1 LIU ZongXiang;;A sequential GM-based PHD filter for a linear Gaussian system[J];Science China(Information Sciences);2013年10期

【共引文獻】

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2 單甘霖;張凱;吉兵;;基于指標融合的跟蹤算法性能評估度量標準[J];儀器儀表學報;2014年10期

3 劉宗香;李麗娟;謝維信;李良群;;狄拉克加權和概率假設密度濾波器[J];信號處理;2015年05期

【二級參考文獻】

相關期刊論文 前1條

1 ;Joint spatial registration and multi-target tracking using an extended PM-CPHD filter[J];Science China(Information Sciences);2012年03期

【相似文獻】

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9 蔣戀華;甘朝暉;蔣e,

本文編號:1503719


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