后向预测高斯混合概率假设密度滤波算法

• 作者: 吉兵 胡建旺 赵凯
• 来源期刊: 探测与控制学报
• 关键词: 多目标跟踪 无序量测 单步延迟 高斯混合 后向预测
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 页码范围: 118-123
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对单步延迟无序量测条件下多目标跟踪中,概率假设密度滤波对目标数量与状态估计误差偏大问题,提出了后向预测高斯混合概率假设密度滤波算法(BP-GMPHD).该算法在后向预测框架内,以高斯混合概率假设密度滤波器为基础滤波算法,计算各高斯分量的回溯状态并进行再更新,经剪枝与合并等步骤获得最终的目标数量与状态估计.仿真验证表明,该算法在无序量测条件下保持了良好的滤波性能,能够准确估计多目标数目和状态.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡建旺		3	1	1.0	1.0
2	赵凯		2	1	1.0	1.0
3	吉兵		2	1	1.0	1.0