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基于RBPF和数据关联的多目标跟踪
被引量:
4
1
作者
杨毅
吴炜
+2 位作者
杨晓敏
陈默
王正勇
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第6期186-188,共3页
粒子滤波用一组带有权值的随机采样点近似后验概率密度函数,实现对任意状态模型的精确估计。把Rao-Blackwellized粒子滤波与多假设跟踪算法相结合,将多目标跟踪问题分为2个部分,即数据关联中后验概率分布的估计和基于数据关联的单个目...
粒子滤波用一组带有权值的随机采样点近似后验概率密度函数,实现对任意状态模型的精确估计。把Rao-Blackwellized粒子滤波与多假设跟踪算法相结合,将多目标跟踪问题分为2个部分,即数据关联中后验概率分布的估计和基于数据关联的单个目标跟踪估计。前者通过序列重要性重采样实现,后者使用卡尔曼滤波进行最小均方误差估计。实验结果表明,采用最优重要性分布可以减少计算所需粒子数和计算量。
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关键词
卡尔曼滤波
序列
重要性
重采样
Rao—Blackwellized粒子滤波
多假设跟踪
最优重要性分布
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职称材料
题名
基于RBPF和数据关联的多目标跟踪
被引量:
4
1
作者
杨毅
吴炜
杨晓敏
陈默
王正勇
机构
四川大学电子信息学院图像信息研究所
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第6期186-188,共3页
文摘
粒子滤波用一组带有权值的随机采样点近似后验概率密度函数,实现对任意状态模型的精确估计。把Rao-Blackwellized粒子滤波与多假设跟踪算法相结合,将多目标跟踪问题分为2个部分,即数据关联中后验概率分布的估计和基于数据关联的单个目标跟踪估计。前者通过序列重要性重采样实现,后者使用卡尔曼滤波进行最小均方误差估计。实验结果表明,采用最优重要性分布可以减少计算所需粒子数和计算量。
关键词
卡尔曼滤波
序列
重要性
重采样
Rao—Blackwellized粒子滤波
多假设跟踪
最优重要性分布
Keywords
Kalman filter
sequential importance resampling
Rao-Blackwellized Particle Filter(RBPF)
Multiple Hypothesis Tracking(MHT)
optimal importance distribution
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RBPF和数据关联的多目标跟踪
杨毅
吴炜
杨晓敏
陈默
王正勇
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010
4
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