现代防御技术
現代防禦技術
현대방어기술
MODERN DEFENCE TECHNOLOGY
2015年
4期
155-160,177
,共7页
秦占师%张智军%陈稳%马赢
秦佔師%張智軍%陳穩%馬贏
진점사%장지군%진은%마영
概率假设密度%粒子滤波%高斯混合模型%检测前跟踪%多目标
概率假設密度%粒子濾波%高斯混閤模型%檢測前跟蹤%多目標
개솔가설밀도%입자려파%고사혼합모형%검측전근종%다목표
probability hypothesis density%particle filter%Gaussian mixture models%track-before-detect%multi-target
针对PHD-TBD算法存在目标数目估计不准,以及对交叉目标状态估计误差较大的缺点,提出了PHD-TBD的改进算法,通过推导更准确的PHD-TBD算法粒子权重更新表达式,实现对目标数目的准确估计;同时利用高斯混合模型(Gaussian mixture models,GMM)拟合PHD-TBD中重采样后的粒子分布,通过期望最大化算法(expectation maximum,EM)估计混合模型的参数,即可提取目标的状态.通过仿真实验表明,改进算法能够更准确地估计目标的数目和状态.
針對PHD-TBD算法存在目標數目估計不準,以及對交扠目標狀態估計誤差較大的缺點,提齣瞭PHD-TBD的改進算法,通過推導更準確的PHD-TBD算法粒子權重更新錶達式,實現對目標數目的準確估計;同時利用高斯混閤模型(Gaussian mixture models,GMM)擬閤PHD-TBD中重採樣後的粒子分佈,通過期望最大化算法(expectation maximum,EM)估計混閤模型的參數,即可提取目標的狀態.通過倣真實驗錶明,改進算法能夠更準確地估計目標的數目和狀態.
침대PHD-TBD산법존재목표수목고계불준,이급대교차목표상태고계오차교대적결점,제출료PHD-TBD적개진산법,통과추도경준학적PHD-TBD산법입자권중경신표체식,실현대목표수목적준학고계;동시이용고사혼합모형(Gaussian mixture models,GMM)의합PHD-TBD중중채양후적입자분포,통과기망최대화산법(expectation maximum,EM)고계혼합모형적삼수,즉가제취목표적상태.통과방진실험표명,개진산법능구경준학지고계목표적수목화상태.
