自适应高斯厄米特粒子PHD滤波多目标跟踪算法

发布时间：2017-06-15 16:05

  本文关键词：自适应高斯厄米特粒子PHD滤波多目标跟踪算法，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对高斯厄米特粒子概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)算法可能导致滤波计算复杂度较高、精度不强,性能较差的问题,提出一种自适应高斯厄米特粒子PHD的改进算法,该算法通过在高斯变换的过程中引入阈值,以该阈值为界剔除权值较小的积分点,对大于阈值的积分点进行归一化处理,在保证滤波精度的基础之上,减小权值较小点在计算上带来的冗余;另外在高斯厄米特滤波的过程中引入了自适应因子,适当调整高斯厄米特滤波过程中的增益,自适应调节滤波的均值与方差,以提高滤波过程的精度。仿真结果表明:改进后的算法相比于高斯厄米特粒子PHD算法在精度上有明显提高,同时简化了计算复杂度,达到预期的目的。
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;
【关键词】： 自适应滤波 高斯厄米特滤波 粒子PHD 多目标跟踪
【基金】：国家自然科学基金(61403414)~~
【分类号】：TN713
【正文快照】： 0引言传统的多目标跟踪通常采用关联算法[1-3],将传感器得到的量测信息与航迹进行一一对应,这种关联方法引起的最主要的问题就是计算量过大,在进行多目标的跟踪过程中,要进行大量的计算,导致跟踪的实时性能较差。2001年Mahler提出了随机集[4]理论,这是多目标跟踪发展的一个里

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1 张焕炯;厄米特矩阵逆的一种求算法[J];声学与电子工程;1993年04期

2 张焕炯;厄米特矩阵一种求逆算法的程序说明和性态分析[J];声学与电子工程;1994年02期

3 杨金龙;姬红兵;刘进忙;;高斯厄米特粒子PHD被动测角多目标跟踪算法[J];系统工程与电子技术;2013年03期

4 ;[J];;年期

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本文编号：452857