自适应新生目标强度 PHD 滤波改进 SMC实现

• 作者: 秦岭 黄心汉
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 随机集 概率假设密度滤波 量测驱动 粒子滤波 归一化失衡 多目标跟踪
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 66-72
• 页数: 7页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.150913

摘要

提出了一种改进的自适应新生目标强度的概率假设密度（PHD）滤波算法。首先，对归一化因子进行了分析，在此基础上，提出了一种改进滤波策略，有效解决了归一化失衡问题；其次，在量测点附近通过无迹变换（U T ）产生样本点，然后再采用粒子群（PSO ）算法寻找最优点，从而得到新生目标概率密度函数的近似估计；最后，在序列蒙特卡罗（SMC）框架下对算法进行了实现。采用一种回溯策略，通过记录新生目标的状态和数目，修正存活目标的估计数目和相关航迹，进而得到每个目标的完整航迹。仿真结果表明：改进算法可以有效跟踪多个机动目标的状态和数目，滤波精度较高，具有较好的工程应用前景。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄心汉	华中科技大学自动化学院	151	2823	27.0	48.0
2	秦岭	华中科技大学自动化学院	5	32	3.0	5.0