均方根嵌入式容积粒子PHD多目标跟踪方法

发布时间：2018-06-05 22:16

  本文选题：多目标跟踪 + 概率假设密度　； 参考：《自动化学报》2017年02期

【摘要】：针对基于概率假设密度算法(Probability hypothesis density,PHD)的非线性多目标跟踪精度低、滤波发散等问题,提出了一种新的PHD算法—改进的均方根嵌入式容积粒子PHD算法(Advanced square-root imbedded cubature particle PHD,ASRICP-PHD).新的算法在初始化采样时将整个采样区域等概率划分为若干个区域,然后利用既定的准则从每个区域抽取粒子,并利用均方根嵌入式容积滤波方法对每个粒子进行滤波,来拟合重要密度函数,预测和更新多目标状态的PHD.仿真结果表明该算法能对多目标进行有效跟踪,相比拟随机采样法和伪随机采样,等概率采样的方法在多目标位置估计和数目估计上有更高的精度.
[Abstract]:In order to solve the problem of low precision and filtering divergence based on Probability hypothesis density (PHD), a new PHD algorithm, modified mean square root embedded volume particle PHD (Advanced square-root imbedded cubature particle PHD), is proposed. In the sampling, the whole sampling area is divided into several regions, and then the particles are extracted from each region by the established criteria, and each particle is filtered by the root mean square embedded volume filtering method to fit the important density function. The PHD. simulation results of the prediction and updating of the multi-target state show that the algorithm can be multiobjective. Compared with quasi random sampling and pseudo random sampling, the method of equal probability sampling has higher accuracy in multi-target position estimation and number estimation.
【作者单位】： 空军工程大学防空反导学院;
【基金】：国家自然科学基金(61503408,61573374) 陕西省自然科学基础研究计划(2012JM8020) 航空科学基金(20130196004)资助~~
【分类号】：TP301.6

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本文编号：1983596