改进的概率假设密度滤波多目标检测前跟踪算法

• 作者: 周一宇 安玮 林再平
• 来源期刊: 红外与毫米波学报
• 学科: 工学
• 关键词: 检测前跟踪 概率假设密度滤波 粒子更新 粒子采样
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 页码范围: 475-480
• 页数: 6页
• 分类号: TN957.51
• 字数: 4959字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1010.2012.00475

摘要

基于概率假设密度滤波(Probability Hypothesis Density,PHD)的检测前跟踪(Track before detect,TBD)技术可以有效解决未知目标数的弱小点目标检测前跟踪问题.文章针对现有PHD-TBD算法存在目标数估计不准、目标发现延时较久的问题进行研究.从标准PHD滤波出发,更为合理地推导出PHD-TBD算法的粒子权重更新计算表达式,实现对目标数的准确估计；同时利用贝叶斯滤波理论,推导出基于量测的新生粒子概率密度采样函数,完成对目标的快速发现.仿真实验表明,与现有的PHD-TBD相比,改进算法能够适应目标扩散情况,准确估计目标数目,并实现对目标的快速发现和位置准确估计.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周一宇	国防科学技术大学电子科学与工程学院	63	861	17.0	25.0
2	安玮	国防科学技术大学电子科学与工程学院	39	170	8.0	11.0
3	林再平	国防科学技术大学电子科学与工程学院	7	57	3.0	7.0