本文關(guān)鍵詞： 粒子濾波 時變多目標跟蹤 無線層析成像 最佳子模式分配　出處：《北京理工大學學報》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：研究將粒子濾波(PF)理論應用于無線層析網(wǎng)絡中的時變多目標跟蹤(MTT).傳統(tǒng)的基于無線層析成像(RTI)的時變多目標跟蹤方法存在延遲問題,即與真實的時變目標數(shù)目相比,估計所得時變目標數(shù)目存在滯后,并且跟蹤精度較低.基于PF的時變多目標跟蹤方法利用維度可變的粒子來估計目標數(shù)目,實現(xiàn)目標跟蹤.該方法不存在延遲問題,并且能提高目標的跟蹤性能.研究通過在一個9.5m×9.5m的監(jiān)測區(qū)域內(nèi)進行實驗來驗證該算法的有效性.實驗結(jié)果表明基于RTI的時變多目標跟蹤方法的最佳子模式分配(OSPA)誤差為0.485m,而基于PF的時變多目標跟蹤方法的OSPA誤差為0.362m,其性能比基于RTI的方法提高了25%.
[Abstract]:This paper studies the application of particle filter theory to time-varying multi-target tracking in wireless tomography networks. The traditional time-varying multi-target tracking method based on wireless tomography (RTI) has the problem of delay, that is, compared with the real number of time-varying targets. The estimated number of time-varying targets has lag, and the tracking accuracy is low. The PF based time-varying multi-target tracking method uses variable particles to estimate the number of targets to achieve target tracking. There is no delay problem in this method. The effectiveness of the algorithm is verified by experiments in a monitoring area of 9.5 m 脳 9.5 m. The experimental results show that the optimal sub-pattern allocation of time-varying multi-target tracking method based on RTI is OSPA). The error is 0.485m, while the OSPA error of PF based time-varying multi-target tracking method is 0.362m. its performance is 25% higher than that based on RTI.
【作者單位】： 北京理工大學信息與電子學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61101129,61227001,61471045) 北京青年英才計劃(YETP1182)
【分類號】：TN713;TN92

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本文編號：1535502