改进的最适高斯近似概率假设密度滤波

• 作者: 华云 欧阳成 陈晓旭
• 来源期刊: 雷达学报
• 学科: 工学
• 关键词: 随机集 概率假设密度滤波 最适高斯近似 机动目标跟踪
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 239-246
• 页数: 8页
• 分类号: TN953
• 字数: 5133字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1300.2013.13010

摘要

最适高斯近似概率假设密度滤波是一种新颖的多机动目标跟踪算法。然而，该算法存在模型概率先验固化问题，即在计算模型概率的过程中量测信息不起作用。针对以上问题，该文提出一种改进算法，通过引入模型概率更新过程，将后验量测信息加入模型概率的计算式中，根据似然函数在多个运动模型之间进行软切换，进而实现对多个机动目标的有效跟踪。实验结果表明，改进算法能够有效解决模型概率先验固化问题，在目标数估计和滤波精度方面均优于传统算法，具有良好的工程应用前景。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓旭		3	9	2.0	3.0
2	华云		7	36	4.0	5.0
3	欧阳成		6	37	4.0	6.0