本文關(guān)鍵詞：多機(jī)動目標(biāo)跟蹤的BFG-GMPHD算法

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【摘要】：針對高斯混合概率假設(shè)密度(GMPHD)濾波算法中的機(jī)動目標(biāo)跟蹤問題,提出BFG-GMPHD算法,擴(kuò)展了GMPHD濾波算法的適用范圍。算法利用最佳擬合高斯(BFG)分布來近似目標(biāo)動態(tài)模型中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣和過程噪聲的協(xié)方差矩陣,實現(xiàn)了濾波器與不同動態(tài)模型的匹配;在對BFG分布進(jìn)行遞推時,引入了模型概率更新過程,解決了BFG僅依賴于先驗信息的問題;并利用UKF算法對GMPHD的高斯分量進(jìn)行遞推,使得算法能處理量測方程為非線性的情況。仿真實驗表明,BFG-GMPHD算法能快速匹配目標(biāo)模型的變化,實現(xiàn)對多機(jī)動目標(biāo)的有效跟蹤,準(zhǔn)確估計出目標(biāo)的數(shù)目和狀態(tài)。
【作者單位】： 軍械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 概率假設(shè)密度 高斯混合 機(jī)動目標(biāo) 最佳擬合高斯 模型概率更新
【分類號】：TN713
【正文快照】： 0引言在多目標(biāo)跟蹤中,一些傳統(tǒng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法,如聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(JPDA)和多假設(shè)跟蹤(MHT)等,需要建立目標(biāo)與量測值之間的對應(yīng)關(guān)系[1],隨著雜波和目標(biāo)數(shù)的增加,會導(dǎo)致計算量的指數(shù)增長[2]。針對這一問題,Mahler[3]提出基于隨機(jī)集理論的概率假設(shè)密度(PHD)濾波算法,避開了復(fù)雜的

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本文編號：755181