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自适应GM-PHD滤波器在多目标追踪的应用
自适应GM-PHD滤波器在多目标追踪的应用
作者:
毕晓君
苍岩
陈迪
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
概率密度函数
高斯滤波器
多目标
跟踪算法
自适应估计
摘要:
针对PHD滤波器中先验概率初始化时,新生目标出现的位置不确定,且目标强度计算区域必须为整个监测区域,造成算法低效率等问题,将原始算法通过PHD滤波的扩展项在预测步骤与更新步骤对新生目标与存活目标进行区分,再通过每一次扫描得到的量测自适应更新得到目标新生强度,依据量测的驱动来避免对先验概率初始化假设的问题.利用OSPA函数作为算法性能监测标准,利用仿真数据和实测数据对改进的算法进行了验证.结果显示,利用量测来驱动新生目标强度函数,对新生目标与存活目标先进性判断,目标数目估计正确率达到97%,OSPA距离较GM-PHD算法下降50%.
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星-凸形
随机超曲面模型
扩展目标
高斯混合概率密度
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
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内容分析
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关键词热度
相关文献总数
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文献信息
篇名
自适应GM-PHD滤波器在多目标追踪的应用
来源期刊
哈尔滨工程大学学报
学科
工学
关键词
概率密度函数
高斯滤波器
多目标
跟踪算法
自适应估计
年,卷(期)
2015,(11)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
1526-1531
页数
6页
分类号
TN911.7
字数
4079字
语种
中文
DOI
10.11990/jheu.201409014
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
毕晓君
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
126
1188
17.0
27.0
2
苍岩
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
18
50
4.0
6.0
3
陈迪
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
8
18
3.0
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研究主题发展历程
节点文献
概率密度函数
高斯滤波器
多目标
跟踪算法
自适应估计
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
哈尔滨工程大学学报
主办单位:
哈尔滨工程大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-7043
CN:
23-1390/U
开本:
大16开
出版地:
哈尔滨市南岗区南通大街145号1号楼
邮发代号:
14-111
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
5623
总下载数(次)
16
总被引数(次)
45433
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