多目标跟踪中一种改进的高斯混合PHD滤波算法

发布时间：2018-02-11 18:33

  本文关键词： 多目标跟踪 高斯混合概率假设密度 漏检 分量合并　出处：《计算机工程与应用》2016年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波是一种杂波环境下多目标跟踪问题算法,针对算法中存在的目标漏检和距离相近时精度下降的问题,提出一种改进的高斯混合PHD滤波算法。该算法在高斯混合框架下通过修正PHD递归方程,有效地解决了漏检引起的有用信息丢失问题;利用权值判断高斯分量是否用于提取目标状态,避免了具有较高权值的高斯分量合并在一起,从而改善目标相互接近时的跟踪性能。仿真实验表明,改进算法在滤波精度和目标数估计方面均优于传统的GM-PHD算法。
[Abstract]:Gao Si hybrid probability assumed density density (GM-PHD) filter is a multi-target tracking algorithm in clutter environment. An improved Gao Si hybrid PHD filter algorithm is proposed, which can effectively solve the problem of missing useful information caused by missed detection by modifying the PHD recursive equation. The weight value is used to judge whether Gao Si component is used to extract the state of the target, thus avoiding the combination of Gao Si component with higher weight value, thus improving the tracking performance when the target is close to each other. The simulation results show that, The improved algorithm is superior to the traditional GM-PHD algorithm in filtering accuracy and target number estimation.
【作者单位】： 江南大学数字媒体学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61373055)
【分类号】：TN713

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1503719