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题名基于CPHD的双层粒子滤波目标跟踪算法
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作者
李树甫
黄勇
裴家正
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机构
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海军航空大学
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出处
《海军航空工程学院学报》
2020年第4期291-296,共6页
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基金
山东省高等学校“青创科技计划”支持基金资助项目(2019KJN026)。
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文摘
常规基于势概率假设密度滤波(Cardinalized Probability Hypothesis Density,CPHD)的粒子滤波(Particle Fil⁃ter,PF)跟踪算法应用于多目标跟踪时,容易遇到因粒子数量增加而带来的运算效率下降、目标数目估计不准的问题。文章基于常规粒子滤波CPHD跟踪算法,通过部署双层粒子,提出基于势概率假设密度滤波的双层粒子滤波(Two-Layer Particle Filter-CPHD,TLPF-CPHD)算法,以便提高目标数目及状态估计精度。仿真实验结果证明,相比于常规PF-CPHD算法,新算法具有更好的目标数目和状态估计准确性。
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关键词
多目标跟踪
双层粒子滤波
势概率假设密度
随机有限集
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Keywords
target tracking
two-layer particle filter
cardinalized probability hypothesis density
random finite set
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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