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2011
1
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电子电信
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主题
有限集
1
随机有限集
1
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1
状态估计方法
1
目标跟踪
1
多目标
1
多目标跟踪
1
期刊
宇航学报
1
作者
薛永宏
1
徐晖
1
罗少华
1
机构
国防科学技术大学
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一种新的SMC-PHD滤波的多目标状态估计方法
被引量:
6
1
作者
罗少华
徐晖
薛永宏
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第10期2187-2193,共7页
针对现有的应用于多目标跟踪概率假设密度粒子滤波器的目标状态估计方法不能很好地解决目标密度较高情况下的多目标状态估计问题,提出了一种新的基于粒子标签的多目标状态估计方法。该方法利用附加在每个粒子上的身份标签将粒子分为不...
针对现有的应用于多目标跟踪概率假设密度粒子滤波器的目标状态估计方法不能很好地解决目标密度较高情况下的多目标状态估计问题,提出了一种新的基于粒子标签的多目标状态估计方法。该方法利用附加在每个粒子上的身份标签将粒子分为不同的粒子群,粒子群的个数与概率假设密度粒子滤波器的目标估计个数相同。随后根据粒子与最近量测的似然函数估计目标的运动状态,使得粒子概率假设密度滤波器在目标密集的情况下仍能准确地估计出目标状态。仿真试验表明,论文所提方法在目标密度较大情况下能够较好地估计出多目标状态,并提高了目标关联的准确性。
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关键词
随机有限集
smc-phd滤波
多目标跟踪
状态估计
轨迹关联
下载PDF
职称材料
题名
一种新的SMC-PHD滤波的多目标状态估计方法
被引量:
6
1
作者
罗少华
徐晖
薛永宏
机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院
出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第10期2187-2193,共7页
文摘
针对现有的应用于多目标跟踪概率假设密度粒子滤波器的目标状态估计方法不能很好地解决目标密度较高情况下的多目标状态估计问题,提出了一种新的基于粒子标签的多目标状态估计方法。该方法利用附加在每个粒子上的身份标签将粒子分为不同的粒子群,粒子群的个数与概率假设密度粒子滤波器的目标估计个数相同。随后根据粒子与最近量测的似然函数估计目标的运动状态,使得粒子概率假设密度滤波器在目标密集的情况下仍能准确地估计出目标状态。仿真试验表明,论文所提方法在目标密度较大情况下能够较好地估计出多目标状态,并提高了目标关联的准确性。
关键词
随机有限集
smc-phd滤波
多目标跟踪
状态估计
轨迹关联
Keywords
Random finite set
smc-phd
filter
Multi-target tracking
State estimation
Track association
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的SMC-PHD滤波的多目标状态估计方法
罗少华
徐晖
薛永宏
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
6
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