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基于熵惩罚的EM未知杂波估计的PHD多目标跟踪算法
被引量:
2
1
作者
柏茂羽
丁勇
胡忠旺
《电光与控制》
北大核心
2017年第4期27-32,共6页
针对概率假设密度多目标跟踪算法中存在的杂波强度未知的问题,提出一种基于熵惩罚的EM未知杂波估计的PHD多目标跟踪(EPEM-PHD)算法。首先采用有限混合模型对未知杂波密度建模,其次分别对混合权重及缺失参数施加熵惩罚因子,然后通过自适...
针对概率假设密度多目标跟踪算法中存在的杂波强度未知的问题,提出一种基于熵惩罚的EM未知杂波估计的PHD多目标跟踪(EPEM-PHD)算法。首先采用有限混合模型对未知杂波密度建模,其次分别对混合权重及缺失参数施加熵惩罚因子,然后通过自适应动态系数调节,使得混合模型低权值分量加速消亡,减少了算法迭代次数,且算法对初始参数不敏感。仿真结果表明,该算法在杂波强度未知的环境下,具有精度高、跟踪稳定的优势,提高了PHD滤波器在多目标跟踪中的性能。
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关键词
多目标跟踪
PHD
未知杂波估计
熵惩罚
EM
下载PDF
职称材料
题名
基于熵惩罚的EM未知杂波估计的PHD多目标跟踪算法
被引量:
2
1
作者
柏茂羽
丁勇
胡忠旺
机构
南京航空航天大学自动化学院
江苏省物联网与控制技术重点实验室
出处
《电光与控制》
北大核心
2017年第4期27-32,共6页
基金
总参通指重点基金(TZLDLYYB2014002)
文摘
针对概率假设密度多目标跟踪算法中存在的杂波强度未知的问题,提出一种基于熵惩罚的EM未知杂波估计的PHD多目标跟踪(EPEM-PHD)算法。首先采用有限混合模型对未知杂波密度建模,其次分别对混合权重及缺失参数施加熵惩罚因子,然后通过自适应动态系数调节,使得混合模型低权值分量加速消亡,减少了算法迭代次数,且算法对初始参数不敏感。仿真结果表明,该算法在杂波强度未知的环境下,具有精度高、跟踪稳定的优势,提高了PHD滤波器在多目标跟踪中的性能。
关键词
多目标跟踪
PHD
未知杂波估计
熵惩罚
EM
Keywords
multi-target tracking
Probability Hypothesis Density (PHD)
unknown clutter estimation
entropy penalized
Expectation Maximization (EM)
分类号
V249 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于熵惩罚的EM未知杂波估计的PHD多目标跟踪算法
柏茂羽
丁勇
胡忠旺
《电光与控制》
北大核心
2017
2
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