计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
14期
230-232
,共3页
多目标跟踪%随机集%混合高斯%概率假设密度
多目標跟蹤%隨機集%混閤高斯%概率假設密度
다목표근종%수궤집%혼합고사%개솔가설밀도
为解决目标数未知或随时间变化时的多目标跟踪问题,将多目标状态和观测信息表示为随机集的形式,建立了多目标跟踪的混合高斯概率假设密度(PHD)滤波方法.当目标初始的先验概率密度满足高斯分布的形式时,通过将状态噪声、观测噪声、目标的繁衍、新目标的产生、目标的存活概率和检测概率表示成混合高斯的形式,之后每个时刻的后验概率密度均能表示成混合高斯的形式.线性混合高斯PHD滤波方法将Kalman滤波引入到PHD滤波中,利用混合高斯成分预测和更新随机集的PHD,并估计出目标的状态.实验结果表明,在杂波环境下混合高斯PHD滤波方法可以有效地跟踪目标状态.
為解決目標數未知或隨時間變化時的多目標跟蹤問題,將多目標狀態和觀測信息錶示為隨機集的形式,建立瞭多目標跟蹤的混閤高斯概率假設密度(PHD)濾波方法.噹目標初始的先驗概率密度滿足高斯分佈的形式時,通過將狀態譟聲、觀測譟聲、目標的繁衍、新目標的產生、目標的存活概率和檢測概率錶示成混閤高斯的形式,之後每箇時刻的後驗概率密度均能錶示成混閤高斯的形式.線性混閤高斯PHD濾波方法將Kalman濾波引入到PHD濾波中,利用混閤高斯成分預測和更新隨機集的PHD,併估計齣目標的狀態.實驗結果錶明,在雜波環境下混閤高斯PHD濾波方法可以有效地跟蹤目標狀態.
위해결목표수미지혹수시간변화시적다목표근종문제,장다목표상태화관측신식표시위수궤집적형식,건립료다목표근종적혼합고사개솔가설밀도(PHD)려파방법.당목표초시적선험개솔밀도만족고사분포적형식시,통과장상태조성、관측조성、목표적번연、신목표적산생、목표적존활개솔화검측개솔표시성혼합고사적형식,지후매개시각적후험개솔밀도균능표시성혼합고사적형식.선성혼합고사PHD려파방법장Kalman려파인입도PHD려파중,이용혼합고사성분예측화경신수궤집적PHD,병고계출목표적상태.실험결과표명,재잡파배경하혼합고사PHD려파방법가이유효지근종목표상태.