基于箱粒子滤波的混合标签多伯努利跟踪算法

发布时间：2022-01-02 22:14

　　针对标签多伯努利滤波器在目标处于近邻或目标量测与轨迹关联模糊情况下,更新步中由于近似产生信息丢失,导致跟踪效果下降的问题,引入区间分析技术,结合标签多伯努利滤波器及广义标签多伯努利滤波器各自的优势,提出一种箱粒子滤波下的混合标签多伯努利跟踪算法.建立两种滤波器的参数模型,通过Kullback Leibler散度和熵两项评定标准在两种滤波器间进行切换,在特殊环境中使用广义标签多伯努利滤波器提高跟踪性能,在其他环境中使用标签多伯努利滤波器近似降低算法的复杂度,提高运算效率;同时基于箱粒子滤波实现混合标签多伯努利算法.仿真实验表明,在特定环境中,与原有滤波算法相比,所提出的改进算法在保证计算效率的同时,可提高跟踪的精确度及稳定性. 

【文章来源】：控制与决策. 2020,35(02)北大核心EICSCD

【文章页数】：6 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]箱粒子广义标签多伯努利滤波的目标跟踪算法[J]. 苗雨,宋骊平,姬红兵.  西安交通大学学报. 2017(10)



本文编号：3564976