基于权重约束GM-PHD滤波的多目标跟踪方法

• 作者: 赵一峰
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标跟踪 一对一假设 高斯混合概率假设密度滤波器 权重约束 归一化
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 282-288
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5891字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.03.047

摘要

针对高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器未检查一对一假设以及难以跟踪跨越目标的问题,在其基础上提出一种约束权重的改进多目标跟踪方法.通过构建权重矩阵,从所有生成的目标中寻找权重最大的目标.根据权重关系,重新归一化除最大权重外所有行的目标,并使归一化和权重约束迭代进行.在GM-PHD滤波器的更新步骤中生成目标的相应权重,完成滤波操作.通过蒙特卡罗仿真对该方法进行评估,检测有杂波、不同目标速度和不同帧率情况下的滤波器性能,分别对穿越和密集的目标进行仿真.实验结果表明,与使用GM-PHD滤波器和基于序贯蒙特卡洛概率假设密度(SMC-PHD)滤波器的方法相比,该方法整体跟踪性能较优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵一峰	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	2	2	1.0	1.0