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后向预测高斯混合概率假设密度滤波算法
1
作者
赵凯
胡建旺
吉兵
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2017年第3期118-123,共6页
针对单步延迟无序量测条件下多目标跟踪中,概率假设密度滤波对目标数量与状态估计误差偏大问题,提出了后向预测高斯混合概率假设密度滤波算法(BP-GMPHD)。该算法在后向预测框架内,以高斯混合概率假设密度滤波器为基础滤波算法,计算各高...
针对单步延迟无序量测条件下多目标跟踪中,概率假设密度滤波对目标数量与状态估计误差偏大问题,提出了后向预测高斯混合概率假设密度滤波算法(BP-GMPHD)。该算法在后向预测框架内,以高斯混合概率假设密度滤波器为基础滤波算法,计算各高斯分量的回溯状态并进行再更新,经剪枝与合并等步骤获得最终的目标数量与状态估计。仿真验证表明,该算法在无序量测条件下保持了良好的滤波性能,能够准确估计多目标数目和状态。
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关键词
多目标跟踪
无序量测
单步延迟
高斯混合
后向预测
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职称材料
题名
后向预测高斯混合概率假设密度滤波算法
1
作者
赵凯
胡建旺
吉兵
机构
解放军军械工程学院
出处
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2017年第3期118-123,共6页
文摘
针对单步延迟无序量测条件下多目标跟踪中,概率假设密度滤波对目标数量与状态估计误差偏大问题,提出了后向预测高斯混合概率假设密度滤波算法(BP-GMPHD)。该算法在后向预测框架内,以高斯混合概率假设密度滤波器为基础滤波算法,计算各高斯分量的回溯状态并进行再更新,经剪枝与合并等步骤获得最终的目标数量与状态估计。仿真验证表明,该算法在无序量测条件下保持了良好的滤波性能,能够准确估计多目标数目和状态。
关键词
多目标跟踪
无序量测
单步延迟
高斯混合
后向预测
Keywords
multi-target tracking
OOSM
one-step-lag
Gaussian mixture
backward prediction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
后向预测高斯混合概率假设密度滤波算法
赵凯
胡建旺
吉兵
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2017
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