未知杂波条件下样本集校正的势估计概率假设密度滤波算法

• 作者: 姬红兵 张永权 杨丹
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标跟踪 参数估计 未知杂波 狄利克雷过程混合模型 势估计概率假设密度滤波
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 912-919
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7581字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT170666

摘要

在贝叶斯框架下的多目标跟踪算法中,总是假设杂波的先验信息是已知的.然而,实际应用中,杂波分布一般是未知的,假设的杂波分布往往与实际情况匹配度差,难以保证滤波精度.针对该问题,该文研究了未知杂波势估计概率假设密度(CPHD)滤波算法.首先,提出一种基于狄利克雷过程混合模型(DPMM)类的未知杂波CPHD算法,该算法能够自动选取合适的类数对杂波进行描述,有效降低了杂波空间分布估计的误差.此外,提出样本集校正的思想,并将其引入所提算法,通过去除样本集中由真实目标产生的量测,较好地解决了杂波数过估和目标数低估的问题.与传统算法相比,所提算法的滤波精度更接近于杂波信息匹配情况下的性能,仿真结果验证了其优越性与鲁棒性.

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	杨丹	西安电子科技大学电子工程学院	5	15	3.0	3.0
3	张永权	西安电子科技大学电子工程学院	2	5	1.0	2.0