基于量测分配的SMC-PHD改进算法

• 作者: 李鸿艳 樊鹏飞 王雪
• 来源期刊: 弹箭与制导学报
• 关键词: 多目标跟踪 粒子概率假设滤波 量测分配
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 相关技术
• 页码范围: 123-127
• 页数: 5页
• 分类号: TN953
• 语种: 中文
• DOI: 10.15892/j.cnki.djzdxb.2017.04.029

摘要

序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)滤波算法由于需要大量粒子参与,导致其存在效率低、估计精度不高等问题.文中以序贯蒙特卡罗概率假设密度滤波算法为框架,利用最新量测集中的量测信息与目标粒子的单步预测状态的似然值,通过概率选取量测值,之后进行概率假设滤波算法的更新.仿真的结果表明,与现有序列蒙特卡罗概率假设密度滤波算法相比,在相同仿真条件下新算法的估计精度显著提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李鸿艳	空军工程大学信息与导航学院	26	183	7.0	13.0
2	王雪	空军工程大学信息与导航学院	6	20	3.0	4.0
3	樊鹏飞	空军工程大学信息与导航学院	5	6	1.0	2.0