后向预测高斯混合概率假设密度滤波算法

发布时间：2018-08-25 15:10

【摘要】：针对单步延迟无序量测条件下多目标跟踪中,概率假设密度滤波对目标数量与状态估计误差偏大问题,提出了后向预测高斯混合概率假设密度滤波算法(BP-GMPHD)。该算法在后向预测框架内,以高斯混合概率假设密度滤波器为基础滤波算法,计算各高斯分量的回溯状态并进行再更新,经剪枝与合并等步骤获得最终的目标数量与状态估计。仿真验证表明,该算法在无序量测条件下保持了良好的滤波性能,能够准确估计多目标数目和状态。
[Abstract]:Aiming at the problem of large error between the number of targets and the estimation of state in the case of multi-target tracking under the condition of one-step delay unordered measurement, a hybrid probabilistic hypothetical density filtering algorithm for backward prediction Gao Si (BP-GMPHD) is proposed. In the framework of backward prediction, based on Gao Si hybrid probability assumed density filter, the backtracking state of each Gao Si component is calculated and updated. The final target number and state estimation are obtained through pruning and merging steps. Simulation results show that the proposed algorithm has good filtering performance and can accurately estimate the number and state of multiple targets.
【作者单位】： 解放军军械工程学院;
【分类号】：TN713

【参考文献】

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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：2203265