基于高斯混合PHD滤波的多目标状态提取方法

• 作者: 刘益 王平 高颖慧
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 概率假设密度 高斯混合 多目标跟踪 状态提取
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 算 法
• 页码范围: 175-179
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5019字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.11.041

摘要

高斯混合概率假设密度滤波（GM-PHD）方法可有效解决线性高斯模型下的多目标跟踪问题，在估计目标个数的同时提取多目标状态。但当杂波浓度过高、目标过于密集时，GM-PHD 的状态提取精度有所下降。针对 GM-PHD 滤波算法在复杂环境下性能下降的问题，提出一种改进的 GM-PHD 滤波多目标状态提取方法，通过修正高斯分量更新权值，强化合并规则，降低密集目标和杂波造成的干扰。仿真实验表明该方法能在不同杂波环境下提高多目标状态估计的准确度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王平	国防科学技术大学电子科学与工程学院	8	46	5.0	6.0
2	刘益	国防科学技术大学电子科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
3	高颖慧	国防科学技术大学电子科学与工程学院	5	38	2.0	5.0