【摘要】：針對多擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤中狀態(tài)信息難以估計(jì)的問題,提出了一種可以估計(jì)擴(kuò)展目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)和形狀信息的多擴(kuò)展目標(biāo)高斯混合概率假設(shè)密度(RHM-GMPHD)濾波器。首先利用描述凸星形擴(kuò)展目標(biāo)量測源分布的隨機(jī)超曲面模型和傳感器量測方程,建立擴(kuò)展目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)及形狀信息與量測之間關(guān)系的偽量測函數(shù);然后結(jié)合擴(kuò)展目標(biāo)狀態(tài)預(yù)報(bào)信息,推導(dǎo)了擴(kuò)展目標(biāo)狀態(tài)更新方程,遞推地對擴(kuò)展目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)及形狀信息進(jìn)行估計(jì)跟蹤。此外,還建立了Jaccard距離來度量RHMGMPHD濾波器對目標(biāo)形狀的估計(jì)性能。與聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(JPDA)濾波器和GMPHD濾波器相比,RHM-GMPHD濾波器不僅可以估計(jì)凸星形擴(kuò)展目標(biāo)的形狀信息,并能有效提高對目標(biāo)數(shù)和運(yùn)動狀態(tài)的估計(jì)精度。仿真實(shí)驗(yàn)表明,RHM-GMPHD濾波器對質(zhì)心估計(jì)的均方根誤差分別約為JPDA和GMPHD濾波器的1/3和1/2,對目標(biāo)數(shù)的估計(jì)接近真實(shí)值,對形狀估計(jì)的Jaccard距離一般小于0.2。
[Abstract]:In order to solve the problem that state information is difficult to estimate in multi-extended target tracking, a hybrid probability assumption density (RHM-GMPHD) filter for multi-extended target Gao Si is proposed, which can estimate the state and shape information of extended target. Firstly, using the random hypersurface model and sensor measurement equation to describe the distribution of the convex star extended target source, the pseudo measurement function of the relation between the moving state and shape information of the extended target and the measurement is established. Then, the extended target state update equation is derived by combining the extended target state prediction information, and the state and shape information of the extended target are estimated and tracked recursively. In addition, the Jaccard distance is established to measure the performance of the RHMGMPHD filter to estimate the shape of the target. Compared with the joint probabilistic data association (JPDA) filter and GMPHD filter, the RHM-GMPHD filter can not only estimate the shape information of the convex star extended target, but also improve the estimation accuracy of the target number and motion state. The simulation results show that the RHM-GMPHD filter has a root mean square error of about 1 / 3 and 1 / 2 of the JPDA and GMPHD filters, respectively. The estimation of the target number is close to the real value, and the Jaccard distance for shape estimation is generally less than 0.2.
【作者單位】： 西安交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;西安郵電大學(xué)電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61203220,61221063,61074176) 國家“973計(jì)劃”資助項(xiàng)目(2013CB329405)
【分類號】：TN713;TN953

【參考文獻(xiàn)】

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1 潘磊;雷鈺麗;王崇駿;謝俊元;;基于權(quán)重的Jaccard相似度度量的實(shí)體識別方法[J];北京交通大學(xué)學(xué)報(bào);2009年06期

2 連峰;韓崇昭;劉偉峰;元向輝;;基于SMC-PHDF的部分可分辨的群目標(biāo)跟蹤算法[J];自動化學(xué)報(bào);2010年05期

【共引文獻(xiàn)】

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1 何曉明;洪親;蔡堅(jiān)勇;林鴻;;基于n-gram中英文字符串分割算法實(shí)現(xiàn)[J];電腦知識與技術(shù);2012年23期

2 楊景景;蘇小紅;馬培軍;;多層時空切片聯(lián)合的快速人體跟蹤算法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2012年10期

3 劉火平;吳欽章;季明根;雷濤;;光學(xué)擴(kuò)展群目標(biāo)多模檢測與跟蹤的算法研究[J];光子學(xué)報(bào);2013年03期

4 徐國清;穆志純;;基于多級三角形面積函數(shù)的傅里葉形狀描述子[J];北京科技大學(xué)學(xué)報(bào);2013年09期

5 王斌;;一種基于多尺度拱高形狀描述的圖像檢索方法[J];電子學(xué)報(bào);2013年09期

6 歐陽成;姬紅兵;郭志強(qiáng);;改進(jìn)的多模型粒子PHD和CPHD濾波算法[J];自動化學(xué)報(bào);2012年03期

7 何友;王海鵬;熊偉;董云龍;;基于相對位置矢量的群目標(biāo)灰色精細(xì)航跡起始算法[J];航空學(xué)報(bào);2012年10期

8 郭劍輝;張榮濤;;彈道導(dǎo)彈防御中的群目標(biāo)跟蹤算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2012年35期

9 劉偉峰;柴中;文成林;;基于隨機(jī)采樣的多量測目標(biāo)跟蹤算法[J];自動化學(xué)報(bào);2013年02期

10 劉運(yùn)通;梁燕軍;;基于分段語義比較的語句相似度計(jì)算方法[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2013年07期

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1 趙玲玲;目標(biāo)跟蹤中的粒子濾波與概率假設(shè)密度濾波研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2011年

2 劉穎;印刷電路板生產(chǎn)線調(diào)度優(yōu)化研究[D];大連海事大學(xué);2012年

3 楊景景;基于時空切片的運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年

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1 周波;基于隨機(jī)有限集的多目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究[D];華南理工大學(xué);2013年

2 張嘉桐;基于傅里葉描述的形狀分析算法研究[D];吉林大學(xué);2013年

3 周榮強(qiáng);視頻中手勢跟蹤與手寫數(shù)字識別研究[D];昆明理工大學(xué);2013年

4 何學(xué)文;基于LSH的語音文檔主題分類研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2012年

【相似文獻(xiàn)】

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1 樊志華;王春鴻;吳明軍;;基于幾何特征點(diǎn)的擴(kuò)展目標(biāo)跟蹤方法[J];光電工程;2009年10期

2 單秉彝;拖曳線列陣形狀估計(jì)的相對角模型[J];聲學(xué)與電子工程;1989年03期

3 徐向民;邢曉芬;劉偉;陳小川;;基于醫(yī)學(xué)圖像ROI形狀估計(jì)的改進(jìn)SPIHT算法[J];華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年06期

4 徐向民;劉偉;邢曉芬;全曉臣;;基于改進(jìn)SPIHT算法的醫(yī)學(xué)圖像ROI編碼[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2006年08期

5 楊承根;姚慶棟;;模型基編碼中的鼻子形狀自動提取[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);2007年08期

6 宋平蓮;;主動形狀模型的研究[J];才智;2009年02期

7 連峰;韓崇昭;劉偉峰;元向輝;;基于SMC-PHDF的部分可分辨的群目標(biāo)跟蹤算法[J];自動化學(xué)報(bào);2010年05期

8 付晨暉,陳建軍;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能天線結(jié)構(gòu)形狀估計(jì)與控制分析[J];機(jī)械;2005年S1期

9 黃濤;胡惠靈;胡以華;趙楠翔;;空間目標(biāo)識別中的激光探測技術(shù)[J];激光與紅外;2010年07期

10 楊成軍;虛擬演播室的原理和技術(shù)途徑(一)[J];西部廣播電視;1998年Z1期

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1 周敄元;蘇經(jīng)宇;王廣軍;;根據(jù)等烈度線形狀估計(jì)斷層破裂長度和衰減規(guī)律的方法[A];中國地震學(xué)會第三次全國地震科學(xué)學(xué)術(shù)討論會論文摘要匯編[C];1986年

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本文編號：2153713