自适应高斯厄米特粒子PHD滤波多目标跟踪算法

• 作者: 冯新喜 刘欣 王鹏
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应滤波 高斯厄米特滤波 粒子PHD 多目标跟踪
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 280-284
• 页数: 5页
• 分类号: TP242
• 字数: 3640字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2016.02.022

摘要

针对高斯厄米特粒子概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)算法可能导致滤波计算复杂度较高、精度不强,性能较差的问题,提出一种自适应高斯厄米特粒子PHD的改进算法,该算法通过在高斯变换的过程中引入阈值,以该闽值为界剔除权值较小的积分点,对大于阈值的积分点进行归一化处理,在保证滤波精度的基础之上,减小权值较小点在计算上带来的冗余;另外在高斯厄米特滤波的过程中引入了自适应因子,适当调整高斯厄米特滤波过程中的增益,自适应调节滤波的均值与方差,以提高滤波过程的精度.仿真结果表明:改进后的算法相比于高斯厄米特粒子PHD算法在精度上有明显提高,同时简化了计算复杂度,达到预期的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯新喜	空军工程大学信息与导航学院	163	934	15.0	22.0
2	刘欣	空军工程大学信息与导航学院	14	26	3.0	4.0
3	王鹏	空军工程大学信息与导航学院	60	256	9.0	12.0