基于Mean Shift迭代的新生未知多扩展目标跟踪

发布时间：2018-02-25 21:04

  本文关键词： 多扩展目标跟踪 PHD滤波 均值漂移 新生未知 粒子滤波　出处：《控制与决策》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对当前基于随机集的多扩展目标跟踪算法存在计算量大、量测划分不准确和跟踪误差大的问题,在PHD滤波基础上提出一种基于均值漂移(Mean Shift)迭代的新生未知多扩展目标跟踪算法.首先,对聚类后量测数据进行关联,得到新生目标状态,解决目标新生问题;然后,通过Mean Shift迭代获得目标量测集质心,将扩展目标的多量测问题转化为点量测处理;最后,给出其粒子实现方式.仿真实验表明,所提出的算法可以降低跟踪复杂度,提高跟踪效率,在交叉时刻具有稳定的跟踪性能。
[Abstract]:Aiming at the problems of large amount of computation, inaccurate measurement partition and large tracking error, the current multi-extended target tracking algorithm based on random sets has many problems, such as large amount of calculation, inaccurate measurement division and large tracking error. On the basis of PHD filtering, a new unknown multi-extended target tracking algorithm based on mean shift iteration is proposed. Firstly, the state of the new target is obtained by associating the measured data after clustering, and the problem of target emerging is solved. The centroid of the target measurement set is obtained by Mean Shift iteration, and the multi-measurement problem of the extended target is transformed into point measurement. Finally, the particle implementation is given. The simulation results show that the proposed algorithm can reduce the tracking complexity. Improved tracking efficiency and stable tracking performance at crossover time.
【作者单位】： 西安电子科技大学电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61372003);国家自然科学基金青年基金项目(61301289)
【分类号】：TN713

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本文编号：1535133