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基于PHD滤波的箱粒子划分多目标跟踪算法
作者:吴孙勇1 2 宁巧娇1 蔡如华1 刘义强1 孙希延2 
单位:1.桂林电子科技大学数学与计算科学学院 广西 桂林 541004  2.广西精密导航技术与应用重点实验室 广西 桂林 541004 
关键词:多目标跟踪  箱粒子  区间分析  概率假设密度滤波  箱粒子划分 
分类号:TN953
出版年,卷(期):页码:2018,25(5):12-16
摘要:

 针对现有箱粒子概率假设密度(BOX-PHD)滤波存在箱粒子冗余问题,提出一种箱粒子划分的概率假设密度滤波多目标跟踪算法。该算法在目标状态估计的更新阶段之前,将预测得到的每一个箱粒子划分成多个箱粒子,从而得到等价的箱粒子集,然后对这些箱粒子集的权值利用区间量测进行更新,从而估计目标的状态及数目。该划分由于将箱粒子划分更小,能更好地利用区间量测信息,可以有效避免箱粒子因压缩不足而导致的估计有偏情况。仿真结果表明所提方法可以有效地提高目标的跟踪性能。

基金项目:
国家自然科学基金(61561016,61362005);广西自然科学基金(2016GXNSFAA380073,2014GXNSFAA118352,2014GXNSFBA1182 80);广西精密导航技术与应用重点实验室基金(DH201502);广西密码学与信息安全重点实验室研究课题项目(GCIS201611);广西高校数据分析与计算重点实验室开放基金
作者简介:
吴孙勇(1981 —),男,广西桂林人,博士,副教授,研究方向为雷达信号处理,多目标检测与跟踪。
参考文献:
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