發(fā)布時間：2018-08-25 15:10

【摘要】：針對單步延遲無序量測條件下多目標跟蹤中,概率假設密度濾波對目標數(shù)量與狀態(tài)估計誤差偏大問題,提出了后向預測高斯混合概率假設密度濾波算法(BP-GMPHD)。該算法在后向預測框架內(nèi),以高斯混合概率假設密度濾波器為基礎濾波算法,計算各高斯分量的回溯狀態(tài)并進行再更新,經(jīng)剪枝與合并等步驟獲得最終的目標數(shù)量與狀態(tài)估計。仿真驗證表明,該算法在無序量測條件下保持了良好的濾波性能,能夠準確估計多目標數(shù)目和狀態(tài)。
[Abstract]:Aiming at the problem of large error between the number of targets and the estimation of state in the case of multi-target tracking under the condition of one-step delay unordered measurement, a hybrid probabilistic hypothetical density filtering algorithm for backward prediction Gao Si (BP-GMPHD) is proposed. In the framework of backward prediction, based on Gao Si hybrid probability assumed density filter, the backtracking state of each Gao Si component is calculated and updated. The final target number and state estimation are obtained through pruning and merging steps. Simulation results show that the proposed algorithm has good filtering performance and can accurately estimate the number and state of multiple targets.
【作者單位】： 解放軍軍械工程學院;
【分類號】：TN713

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2203265