高斯混合概率假设密度滤波器在多目标跟踪中的应用

被引：16

作者：

吕学斌

周群彪

陈正茂

熊运余

蔡葵

机构：

[1] 四川大学计算机学院视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室

来源：

计算机学报 | 2012年 / 35卷 / 02期

关键词：

高斯混合概率假设密度(PHD)滤波器; 概率假设密度滤波器; 随机集; 多目标跟踪; 联合概率数据互联;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN953 [雷达跟踪系统];

学科分类号：

080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ;

摘要：

实现了基于随机集和点过程理论在目标数未知或随时间变化的多目标跟踪滤波算法.研究成果包括:(1)分析了基于随机有限集的多目标跟踪模型;(2)分析推导了基于随机集和点过程理论的概率假设密度滤波递推表达式;(3)实现了在线性高斯条件下的概率假设密度滤波的一种解析滤波算法;(4)仿真实验验证了算法的性能,比较了在杂波强度和检测概率变化的情况下和联合概率数据互联算法相关性能;(5)指出了算法的一些不足以及改进的研究方向.

引用

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