本文關(guān)鍵詞：基于高斯混合PHD濾波的多目標(biāo)狀態(tài)提取方法

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【摘要】：高斯混合概率假設(shè)密度濾波(GM-PHD)方法可有效解決線性高斯模型下的多目標(biāo)跟蹤問題,在估計(jì)目標(biāo)個(gè)數(shù)的同時(shí)提取多目標(biāo)狀態(tài)。但當(dāng)雜波濃度過高、目標(biāo)過于密集時(shí),GM-PHD的狀態(tài)提取精度有所下降。針對(duì)GM-PHD濾波算法在復(fù)雜環(huán)境下性能下降的問題,提出一種改進(jìn)的GM-PHD濾波多目標(biāo)狀態(tài)提取方法,通過修正高斯分量更新權(quán)值,強(qiáng)化合并規(guī)則,降低密集目標(biāo)和雜波造成的干擾。仿真實(shí)驗(yàn)表明該方法能在不同雜波環(huán)境下提高多目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確度。
【作者單位】： 國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 概率假設(shè)密度 高斯混合 多目標(biāo)跟蹤 狀態(tài)提取
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61103082)
【分類號(hào)】：TN713
【正文快照】： 0引言 多目標(biāo)跟蹤旨在分析量測(cè)以獲取個(gè)數(shù)時(shí)變的目標(biāo)位置和速度等狀態(tài)信息,量測(cè)包含真實(shí)目標(biāo)量測(cè)和由于雜波、噪聲引起的虛警量測(cè)。由于無法預(yù)先獲知目標(biāo)個(gè)數(shù),傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的多目標(biāo)跟蹤方法在跟蹤多目標(biāo)時(shí)適應(yīng)性不強(qiáng)[1-4]。Mahler基于嚴(yán)格的隨機(jī)有限集數(shù)學(xué)理論[5],提出

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：661050