本文選題：多目標(biāo)跟蹤 + 概率假設(shè)密度　； 參考：《西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2014年05期

【摘要】：針對(duì)多目標(biāo)跟蹤中概率假設(shè)密度(PHD)濾波器在雜波模型與先驗(yàn)知識(shí)不匹配情況下濾波性能急劇下降的缺點(diǎn),將增廣狀態(tài)空間引入PHD濾波器,提出了一種新的未知雜波環(huán)境下的PHD濾波器.該濾波器利用增廣狀態(tài)空間區(qū)分目標(biāo)狀態(tài)空間與雜波狀態(tài)空間,通過(guò)量測(cè)對(duì)雜波模型進(jìn)行估計(jì),不需要雜波先驗(yàn)知識(shí),避免了因雜波強(qiáng)度的先驗(yàn)知識(shí)選擇不當(dāng)而造成PHD濾波器跟蹤性能下降的問(wèn)題.仿真結(jié)果表明,該算法在未知雜波環(huán)境下,具有穩(wěn)定的跟蹤效果;在保證實(shí)時(shí)性的前提下,其跟蹤精度與傳統(tǒng)PHD濾波器在雜波模型匹配情況下相當(dāng).
[Abstract]:Aiming at the shortcoming of the probability assumption density (PHD) filter in multi-target tracking that the filtering performance of the filter drops sharply when the clutter model does not match the prior knowledge, the augmented state space is introduced into the PhD filter. A new PhD filter in unknown clutter environment is proposed. The filter uses the augmented state space to distinguish the target state space from the clutter state space, and estimates the clutter model by overmeasurement without the need of prior clutter knowledge. The problem of poor tracking performance of PhD filter caused by improper prior knowledge selection of clutter intensity is avoided. Simulation results show that the algorithm has a stable tracking effect in unknown clutter environment, and its tracking accuracy is equivalent to that of traditional PhD filter in clutter model matching under the premise of ensuring real-time performance.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院;中國(guó)人民解放軍95972部隊(duì);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61372003);國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金資助項(xiàng)目(61101246,61301289) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(K5051202014) 國(guó)家留學(xué)基金資助項(xiàng)目(201206965015)
【分類號(hào)】：TN953

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2026733