本文選題：多目標(biāo)跟蹤 + 概率假設(shè)密度　； 參考：《自動(dòng)化學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：針對(duì)基于概率假設(shè)密度算法(Probability hypothesis density,PHD)的非線性多目標(biāo)跟蹤精度低、濾波發(fā)散等問(wèn)題,提出了一種新的PHD算法—改進(jìn)的均方根嵌入式容積粒子PHD算法(Advanced square-root imbedded cubature particle PHD,ASRICP-PHD).新的算法在初始化采樣時(shí)將整個(gè)采樣區(qū)域等概率劃分為若干個(gè)區(qū)域,然后利用既定的準(zhǔn)則從每個(gè)區(qū)域抽取粒子,并利用均方根嵌入式容積濾波方法對(duì)每個(gè)粒子進(jìn)行濾波,來(lái)擬合重要密度函數(shù),預(yù)測(cè)和更新多目標(biāo)狀態(tài)的PHD.仿真結(jié)果表明該算法能對(duì)多目標(biāo)進(jìn)行有效跟蹤,相比擬隨機(jī)采樣法和偽隨機(jī)采樣,等概率采樣的方法在多目標(biāo)位置估計(jì)和數(shù)目估計(jì)上有更高的精度.
[Abstract]:In order to solve the problem of low precision and filtering divergence based on Probability hypothesis density (PHD), a new PHD algorithm, modified mean square root embedded volume particle PHD (Advanced square-root imbedded cubature particle PHD), is proposed. In the sampling, the whole sampling area is divided into several regions, and then the particles are extracted from each region by the established criteria, and each particle is filtered by the root mean square embedded volume filtering method to fit the important density function. The PHD. simulation results of the prediction and updating of the multi-target state show that the algorithm can be multiobjective. Compared with quasi random sampling and pseudo random sampling, the method of equal probability sampling has higher accuracy in multi-target position estimation and number estimation.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61503408,61573374) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃(2012JM8020) 航空科學(xué)基金(20130196004)資助~~
【分類號(hào)】：TP301.6

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1983596