一步数据关联GLMB扩展目标跟踪算法

发布时间：2022-02-16 10:36

　　针对传统的扩展目标跟踪算法在目标近邻场景中由于量测不可分导致跟踪性能下降的问题,提出了一种基于一步数据关联的扩展目标跟踪算法。该算法用乘性噪声模型对目标进行建模,将联合概率数据关联理论中的一步数据关联处理方法与广义标签多伯努利滤波器相结合,实现在量测难以划分情况下的多扩展目标跟踪。仿真实验表明,该算法能够在交叉、近邻场景中实现对目标的有效跟踪,并且在估计精度方面优于传统的基于量测划分的扩展目标跟踪算法。 

【文章来源】：西安电子科技大学学报. 2020,47(05)北大核心EICSCD

【文章页数】：7 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]高斯过程回归的CPHD扩展目标跟踪[J]. 李翠芸,王精毅,姬红兵.  西安电子科技大学学报. 2017(03)

硕士论文
[1]基于对称量测方程的多扩展目标跟踪算法研究[D]. 黄成志.西安电子科技大学 2018



本文编号：3627815