發(fā)布時間：2022-02-18 22:56

　　針對粒子概率假設密度（PHD）平滑器中由漏檢或目標消失現象引起的異常后向平滑估計問題,提出一種基于目標存活概率修正的改進方法。首先,修正前向濾波的預測與更新計算公式以獲取濾波的目標強度函數和估計濾波過程的存活目標個數。在此基礎上根據存活目標個數的前向濾波估計值的變化情況,判斷跟蹤過程中是否存在目標消失或漏檢現象,確定后向平滑計算用到的目標存活概率值,然后采用此確定的存活概率值來改進后向平滑迭代計算公式,據此計算PHD分布中的粒子權值。仿真結果表明,所提方法能有效地解決PHD平滑器的異常平滑問題,其時間平均的最優(yōu)子模式分配（OSPA）距離誤差相對于標準算法由7.75 m減小至1.05 m,目標跟蹤性能有了明顯提升。 

【文章來源】：計算機應用. 2020,40(01)北大核心CSCD

【文章頁數】：5 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 粒子PHD平滑器
2 本文算法
    2.1 前向濾波
    2.2 后向平滑
3 仿真結果與分析
4 結語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于粒子濾波和交互多模型的移動定位方法[J]. 夏楠,王玨,李博.  電子學報. 2019(01)
[2]基于粒子濾波和地圖匹配的融合室內定位[J]. 周瑞,魯翔,盧帥,李志強,桑楠.  電子科技大學學報. 2018(03)
[3]基于自適應多提議分布粒子濾波的蒙特卡洛定位算法[J]. 羅元,龐冬雪,張毅,蘇琴.  計算機應用. 2016(08)
[4]粒子濾波理論、方法及其在多目標跟蹤中的應用[J]. 李天成,范紅旗,孫樹棟.  自動化學報. 2015(12)
[5]粒子濾波算法[J]. 王法勝,魯明羽,趙清杰,袁澤劍.  計算機學報. 2014(08)

博士論文
[1]基于隨機有限集的濾波與平滑算法研究[D]. 何祥宇.西安電子科技大學 2018



本文編號：3631708