本文關(guān)鍵詞： 多擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤 PHD濾波 均值漂移 新生未知 粒子濾波　出處：《控制與決策》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)當(dāng)前基于隨機(jī)集的多擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤算法存在計(jì)算量大、量測(cè)劃分不準(zhǔn)確和跟蹤誤差大的問(wèn)題,在PHD濾波基礎(chǔ)上提出一種基于均值漂移(Mean Shift)迭代的新生未知多擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤算法.首先,對(duì)聚類后量測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián),得到新生目標(biāo)狀態(tài),解決目標(biāo)新生問(wèn)題;然后,通過(guò)Mean Shift迭代獲得目標(biāo)量測(cè)集質(zhì)心,將擴(kuò)展目標(biāo)的多量測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為點(diǎn)量測(cè)處理;最后,給出其粒子實(shí)現(xiàn)方式.仿真實(shí)驗(yàn)表明,所提出的算法可以降低跟蹤復(fù)雜度,提高跟蹤效率,在交叉時(shí)刻具有穩(wěn)定的跟蹤性能。
[Abstract]:Aiming at the problems of large amount of computation, inaccurate measurement partition and large tracking error, the current multi-extended target tracking algorithm based on random sets has many problems, such as large amount of calculation, inaccurate measurement division and large tracking error. On the basis of PHD filtering, a new unknown multi-extended target tracking algorithm based on mean shift iteration is proposed. Firstly, the state of the new target is obtained by associating the measured data after clustering, and the problem of target emerging is solved. The centroid of the target measurement set is obtained by Mean Shift iteration, and the multi-measurement problem of the extended target is transformed into point measurement. Finally, the particle implementation is given. The simulation results show that the proposed algorithm can reduce the tracking complexity. Improved tracking efficiency and stable tracking performance at crossover time.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61372003);國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目(61301289)
【分類號(hào)】：TN713

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本文編號(hào)：1535133