【摘要】：針對(duì)概率假設(shè)密度多目標(biāo)跟蹤算法中存在的雜波強(qiáng)度未知的問(wèn)題,提出一種基于熵懲罰的EM未知雜波估計(jì)的PHD多目標(biāo)跟蹤(EPEM-PHD)算法。首先采用有限混合模型對(duì)未知雜波密度建模,其次分別對(duì)混合權(quán)重及缺失參數(shù)施加熵懲罰因子,然后通過(guò)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)系數(shù)調(diào)節(jié),使得混合模型低權(quán)值分量加速消亡,減少了算法迭代次數(shù),且算法對(duì)初始參數(shù)不敏感。仿真結(jié)果表明,該算法在雜波強(qiáng)度未知的環(huán)境下,具有精度高、跟蹤穩(wěn)定的優(yōu)勢(shì),提高了PHD濾波器在多目標(biāo)跟蹤中的性能。
[Abstract]:Aiming at the problem that the clutter intensity in the probability assumption density multi-target tracking algorithm is unknown, a PHD multi-target tracking(EPEPEPPHD)algorithm based on EM unknown clutter estimation based on entropy penalty is proposed. Firstly, the unknown clutter density is modeled by the finite mixing model, and then the entropy penalty factor is applied to the mixing weight and missing parameters respectively. The simulation results show that the algorithm has the advantage of high precision and stable tracking in the environment with unknown clutter intensity, which improves the performance of PHD filter in multi-target tracking.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;江蘇省物聯(lián)網(wǎng)與控制技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：總參通指重點(diǎn)基金(TZLDLYYB2014002)
【分類(lèi)號(hào)】：TN713

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