箱粒子广义标签多伯努利滤波的目标跟踪算法

• 作者: 姬红兵 宋骊平 苗雨
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 目标跟踪 随机有限集 广义标签多伯努利滤波 箱粒子滤波
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 页码范围: 107-112
• 页数: 6页
• 分类号: TN953
• 语种: 中文
• DOI: 10.7652/xjtuxb201710018

摘要

针对序列蒙特卡罗广义标签多伯努利滤波(SMC-GLMB)算法计算效率低、实时性差的问题,提出了箱粒子广义标签多伯努利滤波的目标跟踪(Box-GLMB)算法.该算法使用带标签的随机有限集描述多目标的状态,包括目标的位置和速度,并且对每个目标用互不相同的标签进行区分;然后利用箱粒子滤波算法近似单目标状态的概率密度,即用一组带权值的均匀分布拟合单目标状态概率密度;最后通过广义标签多伯努利滤波对多目标状态的概率密度进行预测与更新,从多目标状态后验概率密度中估计单目标的位置与速度,根据目标的标签可以实现航迹跟踪.Box-GLMB算法结合了箱粒子滤波与GLMB算法的优势,能够跟踪目标航迹,同时提高计算效率.仿真结果表明,Box-GLMB算法可以有效估计目标状态以及跟踪目标航迹,相比于SMC-GLMB算法,计算效率提升了62％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姬红兵	西安电子科技大学电子工程学院	193	2504	25.0	36.0
2	宋骊平	西安电子科技大学电子工程学院	14	146	7.0	12.0
3	苗雨	西安电子科技大学电子工程学院	1	6	1.0	1.0