基于高斯混合PHD滤波的多目标状态提取方法

发布时间：2017-08-12 10:12

  本文关键词：基于高斯混合PHD滤波的多目标状态提取方法

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【摘要】：高斯混合概率假设密度滤波(GM-PHD)方法可有效解决线性高斯模型下的多目标跟踪问题,在估计目标个数的同时提取多目标状态。但当杂波浓度过高、目标过于密集时,GM-PHD的状态提取精度有所下降。针对GM-PHD滤波算法在复杂环境下性能下降的问题,提出一种改进的GM-PHD滤波多目标状态提取方法,通过修正高斯分量更新权值,强化合并规则,降低密集目标和杂波造成的干扰。仿真实验表明该方法能在不同杂波环境下提高多目标状态估计的准确度。
【作者单位】： 国防科学技术大学电子科学与工程学院;
【关键词】： 概率假设密度 高斯混合 多目标跟踪 状态提取
【基金】：国家自然科学基金项目(61103082)
【分类号】：TN713
【正文快照】： 0引言 多目标跟踪旨在分析量测以获取个数时变的目标位置和速度等状态信息,量测包含真实目标量测和由于杂波、噪声引起的虚警量测。由于无法预先获知目标个数,传统的基于数据关联的多目标跟踪方法在跟踪多目标时适应性不强[1-4]。Mahler基于严格的随机有限集数学理论[5],提出

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本文编号：661050