基于均值漂移和双层群结构模型的群目标GMPHD滤波

• 作者: 姬红兵 宋骊平 程轩
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 群目标跟踪 均值漂移 椭圆随机超曲面模型 双层群结构模型 高斯混合概率假设密度滤波
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 137-143
• 页数: 7页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2017.0934

摘要

针对不可分辨群目标跟踪算法中群合并、交叉及分裂前后群目标数出现漏估及量测划分数多、计算量大两个间题,提出一种基于均值漂移(MS)和双层群结构(BGS)模型的群目标高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波算法.该算法采用MS进行量测划分,同时依据第2层群结构反馈回的群信息判断是否需要进行2次划分;然后,采用基于椭圆随机超曲面模型(RHM)的群目标GMPHD滤波进行预测更新和状态提取;最后,使用提取出的群目标状态进行第二层群结构更新,并将所得群信息反馈回量测划分步.仿真对比实验表明,所提出算法可获得更高的实时性,能够解决群目标合并、交叉及分裂前后群数目的漏估间题.

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