嵌入式容积粒子PHD多目标跟踪算法

发布时间：2017-12-19 17:41

  本文关键词：嵌入式容积粒子PHD多目标跟踪算法　出处：《信号处理》2016年06期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对基于概率假设密度算法(Probability Hypothesis Density,PHD)的非线性多目标跟踪估计精度不高、滤波发散、实时性差等问题,提出一种嵌入式容积粒子PHD算法(Imbedded Cubature Particle PHD,ICP-PHD)。新的算法在采样阶段引入Halton点集,并基于三阶嵌入式容积准则产生有限的积分点,对每个采样粒子进行滤波,来拟合重要密度函数。由于Halton点集得到的粒子分布更加均匀,故而ICP-PHD算法能够避免"粒子聚集"的现象。另外,由于三阶嵌入式容积准则的积分点少、精度高,因此ICP-PHD算法能更好的协调时间与精度之间的矛盾。仿真结果表明ICP-PHD能对多目标进行有效跟踪,相比高斯厄米特粒子PHD算法(Gauss Hermite Particle PHD,GHP-PHD)具有实时性强的优势,在目标数目和状态估计上比容积粒子PHD算法(Cubature Particle PHD,CP-PHD)精度更高。
【作者单位】： 空军工程大学防空反导学院;
【基金】：陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2012JM8020) 航空科学基金(20130196004)
【分类号】：TN713
【正文快照】： 1引言多目标跟踪技术广泛应用于各领域,一直是研究的热点。多目标跟踪的目的是对目标的状态和数目进行实时、精确的估计。传统的概率数据关联算法(Joint Probability Data Association,JPDA)能解决目标数目已知的多目标跟踪问题[1],但是,存在漏警和虚警或目标的数目随时间改变

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本文编号：1308853