未知探测概率的自适应多目标跟踪算法

发布时间：2018-01-12 10:05

  本文关键词：未知探测概率的自适应多目标跟踪算法　出处：《计算机工程》2017年08期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 多目标跟踪 随机有限集 标签多伯努利 探测概率 时变自回归

【摘要】：为在复杂背景下对系统探测概率进行精确建模,提出一种适用于探测概率未知情形的多目标跟踪算法。通过时变自回归过程对探测概率进行建模,将参数化模型与标签多伯努利(LMB)滤波器相结合,并给出算法的序贯蒙特卡洛实现。仿真结果表明,所提算法的目标数和目标状态估计结果均优于Beta势平衡多目标多伯努利算法,平均最优次模型分配距离明显小于固定探测概率的LMB算法。
[Abstract]:In the complex background of the system detection probability for accurate modeling, is proposed for multi target tracking algorithm for detecting unknown probability. By modeling the detection probability of time-varying autoregressive process, the parametric model and the multi label Bernoulli (LMB) filter combination and sequential Monte Carlo algorithm is given. The simulation results show that the estimation results of the proposed algorithm are better than the target number and target state Beta balance multi-objective do Bernoulli algorithm, LMB algorithm, optimal time allocation model of average distance was less than the fixed detection probability.

【作者单位】： 河南工学院计算机科学与技术系;河南师范大学计算机与信息工程学院;91635部队;
【基金】：国家自然科学基金(U1404602) 国家高技术研究发展计划项目(2013AA01A215) 河南省教育厅科学技术重点研究项目(14A520045)
【分类号】：TN713
【正文快照】： 中文引用格式:刘fY,袁培燕,邱昊.未知探测概率的自适应多目标跟踪算法[J].计算机工程,2017,43(8):293-298.英文引用格式:Liu Jun,Yuan Peiyan,Qiu Hao.Adaptive Multi-target Tracking Algorithm with Unknown DetectionProbability[J].Computer Engineering,2017,43(8):293-2

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本文编号：1413768