多传感器高斯混合PHD融合多目标跟踪方法

发布时间：2018-03-18 20:28

  本文选题：多传感器多目标跟踪　切入点：有限集统计　出处：《自动化学报》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对复杂环境下单传感器多目标跟踪方法效果不佳的问题,基于FISST(Finite set statistics)跟踪理论提出一种多传感器高斯混合PHD(Probability hypothesis density)多目标跟踪方法.首先,分析了FISST下多传感器PHD的形式化滤波器,在此基础上构建一种反馈式多传感器PHD融合跟踪框架;进一步利用高斯混合技术提出多传感器PHD跟踪方法;最后,通过解决多传感器后验PHD粒子匹配与融合问题提出三种算法.仿真实验表明,与常规高斯混合PHD跟踪算法相比,本文所提算法能够有效提高目标跟踪精度和鲁棒性.
[Abstract]:In order to solve the problem that the multi-target tracking method based on FISST(Finite set statistics is not effective, a multi-sensor Gao Si hybrid PHD(Probability hypothesis density-based multi-target tracking method based on FISST(Finite set statistics is proposed. The formalized filter of multi-sensor PHD under FISST is analyzed, and a feedback multi-sensor PHD fusion tracking framework is constructed. Furthermore, a multi-sensor PHD tracking method based on Gao Si hybrid technique is proposed. Three algorithms are proposed to solve the problem of multi-sensor posterior PHD particle matching and fusion. Simulation results show that the proposed algorithm can effectively improve the accuracy and robustness of target tracking compared with the conventional Gao Si hybrid PHD tracking algorithm.
【作者单位】： 杭州电子科技大学自动化学院 信息科学与控制工程研究所;
【基金】：国家自然科学基金重大仪器专项项目(61427808);国家自然科学基金重点项目(61333009)资助~~
【分类号】：TP212.9

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本文编号：1631180