本文選題：多傳感器多目標跟蹤 + 高斯混合PHD濾波　； 參考：《火力與指揮控制》2017年08期

【摘要】：針對密集雜波環(huán)境下單傳感器應(yīng)用高斯混合PHD算法進行多目標跟蹤時性能下降的問題,提出一種面向多目標跟蹤的PHD濾波多傳感器數(shù)據(jù)融合算法。首先構(gòu)建了基于高斯混合PHD濾波的多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)框架,各傳感器利用高斯混合PHD濾波算法進行局部狀態(tài)估計,然后對各傳感器的狀態(tài)估計結(jié)果進行關(guān)聯(lián)度計算,最后通過構(gòu)建自適應(yīng)混合參數(shù),引入?yún)f(xié)方差交叉算法對關(guān)聯(lián)狀態(tài)進行融合。仿真實驗表明,與單傳感器高斯混合PHD多目標跟蹤算法相比,所提算法有效提高了目標數(shù)量和狀態(tài)的估計精度。
[Abstract]:A multi-sensor data fusion algorithm based on PHD filtering for multi-target tracking is proposed to solve the problem of performance degradation of multi-target tracking using Gao Si hybrid PHD algorithm in dense clutter environment. Firstly, the frame of multi-sensor data fusion system based on Gao Si hybrid PHD filter is constructed. The local state estimation of each sensor is carried out by using the Gao Si hybrid PHD filter algorithm, and then the correlation degree of the state estimation results of each sensor is calculated. Finally, covariance crossover algorithm is introduced to fuse the association state by constructing adaptive mixed parameters. Simulation results show that compared with the single sensor Gao Si hybrid PHD multi-target tracking algorithm, the proposed algorithm can effectively improve the accuracy of target number and state estimation.
【作者單位】： 杭州電子科技大學通信信息傳輸與融合技術(shù)國防重點學科實驗室;
【基金】：國家“973”項目(2012CB821204) 國家自然科學基金資助項目(61427808;61375078)
【分類號】：TN713;TP212

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本文編號：1903228