多目标跟踪的高斯混合概率假设密度滤波算法

• 作者: 周卫东 孙枫 孟凡彬 欧阳泰山 郝燕玲
• 来源期刊: 弹箭与制导学报
• 关键词: 随机有限集 多目标跟踪 高斯混合 概率假设密度
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 导弹与制导技术
• 页码范围: 35-40
• 分类号: TN911
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9728.2010.03.011

摘要

在多目标跟踪中,在观测数据存在关联的不确定、检测的不确定、噪声和虚警情形下,同时估计出随时间变化的目标数及目标状态,高斯混合概率假设密度(GMPHD)提供了一种有效的方法.PHD滤波不存在解析解,而GMPHD滤波提供了PHD递推的解析解.仿真结果表明,GMPHD滤波能稳健的跟踪目标数未知或时间变化时的目标状态和目标数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周卫东	哈尔滨工程大学自动化学院	66	444	10.0	17.0
2	郝燕玲	哈尔滨工程大学自动化学院	229	2254	23.0	34.0
3	孙枫	哈尔滨工程大学自动化学院	141	2129	26.0	37.0
4	孟凡彬	哈尔滨工程大学自动化学院	7	91	5.0	7.0
5	欧阳泰山	海军装备研究院舰船所	2	23	2.0	2.0