基于熵惩罚的EM未知杂波估计的PHD多目标跟踪算法

发布时间：2019-06-15 05:28

【摘要】：针对概率假设密度多目标跟踪算法中存在的杂波强度未知的问题,提出一种基于熵惩罚的EM未知杂波估计的PHD多目标跟踪(EPEM-PHD)算法。首先采用有限混合模型对未知杂波密度建模,其次分别对混合权重及缺失参数施加熵惩罚因子,然后通过自适应动态系数调节,使得混合模型低权值分量加速消亡,减少了算法迭代次数,且算法对初始参数不敏感。仿真结果表明,该算法在杂波强度未知的环境下,具有精度高、跟踪稳定的优势,提高了PHD滤波器在多目标跟踪中的性能。
[Abstract]:Aiming at the problem that the clutter intensity in the probability assumption density multi-target tracking algorithm is unknown, a PHD multi-target tracking(EPEPEPPHD)algorithm based on EM unknown clutter estimation based on entropy penalty is proposed. Firstly, the unknown clutter density is modeled by the finite mixing model, and then the entropy penalty factor is applied to the mixing weight and missing parameters respectively. The simulation results show that the algorithm has the advantage of high precision and stable tracking in the environment with unknown clutter intensity, which improves the performance of PHD filter in multi-target tracking.
【作者单位】： 南京航空航天大学自动化学院;江苏省物联网与控制技术重点实验室;
【基金】：总参通指重点基金(TZLDLYYB2014002)
【分类号】：TN713

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本文编号：2499995