高斯粒子 PHD 滤波的多个弱小目标 TBD 算法

• 作者: 廖良雄 曹潇男 李翠芸 江舟
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 检测前跟踪 概率假设密度 高斯粒子滤波 红外图像 多目标跟踪
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 电子技术
• 页码范围: 740-745
• 页数: 6页
• 分类号: TN953
• 字数: 5430字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2015.04.03

摘要

针对现有多个弱小目标检测前跟踪（track-before-detect，TBD）算法存在的跟踪精度低，算法复杂度高等问题，提出一种新的基于概率假设密度（probability hypothesis density，PHD）的 TBD 算法。所提算法通过高斯粒子滤波对 PHD 中的各高斯项进行递归运算、进行多帧能量累积，并提取高斯项的均值为目标的状态，达到检测与跟踪多个弱小目标的目的。算法在随机集滤波框架下完成未知数目的多个弱小目标跟踪，不仅充分利用粒子滤波的非线性估计能力，同时避免了传统算法利用模糊聚类进行目标状态提取所带来的跟踪精度低等问题。仿真结果表明，所提算法与传统方法相比，在降低算法复杂度的同时，对多个红外弱小目标具有更加良好的实时检测和跟踪性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李翠芸	西安电子科技大学电子工程学院	21	198	9.0	13.0
2	曹潇男	西安电子科技大学电子工程学院	3	31	3.0	3.0
3	廖良雄	西安电子科技大学电子工程学院	1	11	1.0	1.0