机动目标概率假设密度滤波算法及其比较

• 作者: 刘枫 吴小俊
• 来源期刊: 弹箭与制导学报
• 关键词: 多目标跟踪 概率假设密度 随机集 联合概率数据关联
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 导弹与制导技术
• 页码范围: 53-55,62
• 分类号: TP274.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9728.2011.03.015

摘要

在多目标跟踪问题中,如果目标数未知或者随着时间的变化而变化,那么联合概率数据关联(JPDA)等一系列在目标数已知时使用的跟踪算法就难以应对,而概率假设密度(PHD)滤波算法将目标集合数看成一个随机集,避免了数据关联问题.文中将PHD算法与JPDA算法进行了比较,仿真实验结果表明:在杂波环境下,PHD算法对目标数未知或随时间变化的多目标跟踪情况良好,在相同仿真条件下,PHD算法在时间上花的代价比其他算法更少.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴小俊	江南大学信息工程学院	170	1079	17.0	22.0
2	刘枫	江南大学信息工程学院	3	17	2.0	3.0