基于PHD滤波的箱粒子划分多目标跟踪算法

• 作者: 刘义强 吴孙勇 孙希延 宁巧娇 蔡如华
• 来源期刊: 电光与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标跟踪 箱粒子 区间分析 概率假设密度滤波 箱粒子划分
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 12-16
• 页数: 5页
• 分类号: TN953
• 字数: 3945字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-637X.2018.05.003

摘要

针对现有箱粒子概率假设密度(BOX-PHD)滤波存在箱粒子冗余问题,提出一种箱粒子划分的概率假设密度滤波多目标跟踪算法.该算法在目标状态估计的更新阶段之前,将预测得到的每一个箱粒子划分成多个箱粒子,从而得到等价的箱粒子集,然后对这些箱粒子集的权值利用区间量测进行更新,从而估计目标的状态及数目.该划分由于将箱粒子划分更小,能更好地利用区间量测信息,可以有效避免箱粒子因压缩不足而导致的估计有偏情况.仿真结果表明所提方法可以有效地提高目标的跟踪性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡如华	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	34	209	6.0	13.0
2	吴孙勇	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	32	212	8.0	14.0
3	孙希延		18	60	6.0	7.0
4	宁巧娇	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	5	5	2.0	2.0
5	刘义强	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	2	3	1.0	1.0