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高斯混合概率假设密度滤波器在多目标跟踪中的应用
高斯混合概率假设密度滤波器在多目标跟踪中的应用
作者:
吕学斌
周群彪
熊运余
蔡葵
陈正茂
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
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
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.
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概率假设密度
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扩展目标跟踪
高斯混合概率假设密度
随机超曲面模型
形状估计
用于机动目标跟踪的多模型概率假设密度滤波器
机动目标跟踪
概率假设密度
多模型
估计
后向预测高斯混合概率假设密度滤波算法
多目标跟踪
无序量测
单步延迟
高斯混合
后向预测
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
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相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
高斯混合概率假设密度滤波器在多目标跟踪中的应用
来源期刊
计算机学报
学科
工学
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
年,卷(期)
2012,(2)
所属期刊栏目
研究论文与技术报告
研究方向
页码范围
397-404
页数
分类号
TP391
字数
6721字
语种
中文
DOI
10.3724/SP.J.1016.2012.00397
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
周群彪
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
41
274
10.0
14.0
2
熊运余
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
39
147
6.0
11.0
3
陈正茂
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
20
122
6.0
10.0
4
吕学斌
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
19
175
8.0
13.0
5
蔡葵
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
8
69
4.0
8.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
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参考文献
(4)
节点文献
引证文献
(28)
同被引文献
(47)
二级引证文献
(50)
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2006(2)
参考文献(2)
二级参考文献(0)
2007(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2012(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
2013(2)
引证文献(2)
二级引证文献(0)
2014(5)
引证文献(5)
二级引证文献(0)
2015(3)
引证文献(2)
二级引证文献(1)
2016(12)
引证文献(6)
二级引证文献(6)
2017(21)
引证文献(4)
二级引证文献(17)
2018(18)
引证文献(6)
二级引证文献(12)
2019(12)
引证文献(2)
二级引证文献(10)
2020(5)
引证文献(1)
二级引证文献(4)
研究主题发展历程
节点文献
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
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
主办单位:
中国计算机学会
中国科学院计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
0254-4164
CN:
11-1826/TP
开本:
大16开
出版地:
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
邮发代号:
2-833
创刊时间:
1978
语种:
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
期刊文献
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