基于演化网络模型的箱粒子CPHD群目标跟踪

• 作者: 姬红兵 宋骊平 程轩
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 群目标跟踪 箱粒子滤波 区间分析 演化网络模型 势概率假设密度滤波
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 电子技术
• 页码范围: 961-967
• 页数: 7页
• 分类号: TN953
• 字数: 6991字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2018.05.01

摘要

提出一种基于演化网络模型和区间分析的群目标势概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density,CPHD)滤波算法.针对传统的粒子CPHD群目标跟踪算法中粒子数多、运算量大的问题,采用箱粒子实现CPHD滤波器,减少了粒子数,降低了运算量.算法通过对群目标状态采用CPHD滤波进行预测更新,并使用所获得的群信息修正群内目标的状态,进而实现对群质心的跟踪和群目标的势估计.仿真对比实验表明,所提算法在达到与传统算法相似估计性能的条件下,大幅降低了算法的运算量,同时在强杂波环境下也具有更为突出的优势.

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	程轩	西安电子科技大学电子工程学院	5	9	1.0	3.0