發(fā)布時(shí)間：2023-08-17 19:02

　　針對目標(biāo)檢測概率較低導(dǎo)致單個(gè)傳感器無法對目標(biāo)進(jìn)行有效檢測并跟蹤的問題,本文提出了多傳感器箱粒子概率假設(shè)密度(multi-sensor box particle probability hypothesis density filter,MS-BOX-PHD)濾波器。MS-BOX-PHD濾波器首先將多個(gè)傳感器的量測轉(zhuǎn)換、融合成為一個(gè)量測集合,并利用箱粒子概率假設(shè)密度(box particle probability hypothesis density filter, BOX-PHD)濾波器對多個(gè)目標(biāo)的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測和更新。數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明,相較于單傳感器箱粒子概率假設(shè)密度(Single-BOX-PHD)濾波器,MS-BOX-PHD濾波器在目標(biāo)檢測概率較低時(shí),能夠有效地對多目標(biāo)的狀態(tài)和數(shù)目進(jìn)行估計(jì);相較于區(qū)間量測下多傳感器標(biāo)準(zhǔn)PHD粒子(multi-sensor standard probability hypothesis density particle filter with interval measurement, IM-PHD-PF)濾波器,在達(dá)到相同的跟蹤性能時(shí),計(jì)算效率提升了3...

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本文編號：3842401