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题名基于PHD滤波和数据关联的多目标跟踪
被引量:6
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作者
谭顺成
王国宏
王娜
贾舒宜
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机构
海军航空工程学院信息融合技术研究所
中国人民解放军
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第4期734-737,共4页
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基金
国家自然科学基金(60972159
61032001)
航空科学基金(20085184003)资助课题
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文摘
针对杂波环境下的多目标跟踪,概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)滤波不能提供目标航迹信息的问题,提出一种基于PHD滤波和数据关联的多目标跟踪方法。利用PHD滤波消除杂波并得到各个时刻的目标个数和目标状态估计。将PHD滤波的结果重新定义为量测数据,通过数据关联进一步消除虚警和漏警并给出目标航迹。仿真结果表明,该算法可以在有效地提高杂波环境下多目标跟踪精度的同时提供各目标航迹信息。
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关键词
概率假设密度
数据关联
多目标跟踪
随机有限集
最近邻域标准滤波器
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Keywords
probability hypothesis density(PHD)
data association
multi-target tracking
random finite set(RFS)
nearest neighbor standard filter(NNSF)
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分类号
TN953.6
[电子电信—信号与信息处理]
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题名一种基于PDAF的目标跟踪算法
被引量:1
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作者
张剑波
高貂林
刘晓林
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机构
海鹰企业集团有限责任公司
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出处
《海洋测绘》
CSCD
2016年第3期60-62,71,共4页
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文摘
对目标进行跟踪的目的是通过相关和滤波处理建立目标的运动轨迹。在某型声纳多次试验中,发现采用最近邻域标准滤波器(NNSF)滤波方法时,目标跟踪不稳,跟偏、丢失等现象频现,因此对现有目标跟踪模型和算法进行研究与改进。采用基于概率数据互联滤波器(PDAF)的跟踪算法来实现对目标的跟踪。首先,使用滑窗法对目标进行跟踪起始,然后再采用概率数据互联滤波器(PDAF)进行目标关联,以保持对目标的连续跟踪。经过仿真与在某型声纳的多次试验对比可得:该关联方法对目标的跟踪结果较采用NNSF滤波方法对目标的跟踪结果有明显改进。其跟踪精度有了明显的提高,而且其跟偏、丢失的次数明显减少。
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关键词
声纳
目标跟踪
概率数据互联滤波器
最近邻域标准滤波器
仿真
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Keywords
sonar
target tracking
PDAF data interconnection
NNSF
simulation
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分类号
P234.2
[天文地球—摄影测量与遥感]
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