原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
扩展目标跟踪与传统目标跟踪不同,不仅需要对目标的运动状态进行跟踪,同时对于目标的外形特征也不能忽略.针对扩展目标跟踪过程中存在的外形拟合和非线性的问题,提出一种基于星凸随机超曲面模型(RHM)的扩展目标序贯蒙特卡洛概率假设密度滤波(SMC-PHD)算法.该算法运用星凸RHM对扩展目标量测源建模,在SMC-PHD的框架下,推导出非线性滤波算法的量测似然表达式和更新方程,实现扩展目标跟踪.仿真结果证明,所提算法的跟踪性能较其他滤波对于目标扩散程度和质心估计均有提高.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于星凸RHM的扩展目标SMC-PHD滤波
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 星凸形 随机超曲面模型 扩展目标 序贯蒙特卡洛概率假设密度
年,卷(期) 2017,(7) 所属期刊栏目 网络与通信技术
研究方向 页码范围 2144-2147
页数 4页 分类号 TN911.7
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.07.049
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 王雪 50 109 7.0 9.0
2 李鸿艳 空军工程大学信息与导航学院 26 183 7.0 13.0
3 孔云波 空军工程大学信息与导航学院 32 138 7.0 9.0
4 蒲磊 空军工程大学信息与导航学院 12 32 4.0 5.0
5 樊鹏飞 空军工程大学信息与导航学院 5 6 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
星凸形
随机超曲面模型
扩展目标
序贯蒙特卡洛概率假设密度
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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