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摘要:
针对跟踪目标数目未知条件下多弱小目标检测前跟踪算法鲁棒性差、计算复杂度高等问题,提出一种基于高斯粒子势概率假设密度滤波的多目标检测前跟踪算法.该算法首先利用高斯函数近似目标状态的后验概率密度,采用粒子滤波的方法迭代更新势概率假设密度中各高斯项的均值与协方差,无需重采样,从而避免粒子退化和采样枯竭问题;其次结合CPHD滤波中目标势分布的意义,考虑检测前跟踪中粒子只受其扩散小区域计算似然的影响,推导出了适用于目标点扩展情况的粒子权值更新表达式.仿真实验表明,与现有算法相比,所提算法在降低复杂度的同时可以更为可靠地传递目标势分布信息,从而提高多弱小目标数目和状态估计的准确性和稳定性.
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文献信息
篇名 基于GPF-CPHD滤波的检测前跟踪算法
来源期刊 电光与控制 学科 工学
关键词 检测前跟踪 势概率假设密度 高斯粒子滤波 红外图像
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 学术研究
研究方向 页码范围 20-25
页数 6页 分类号 TN953
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-637X.2017.05.004
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 张皓 17 13 3.0 3.0
2 王明斐 6 11 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
检测前跟踪
势概率假设密度
高斯粒子滤波
红外图像
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
电光与控制
月刊
1671-637X
41-1227/TN
大16开
河南省洛阳市017信箱16分箱
1970
chi
出版文献量(篇)
4517
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