基于箱粒子概率假设密度滤波的弱目标检测与跟踪算法

• 作者: 吴孙勇 孙希延 宁巧娇 潘福标 蔡如华
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 箱粒子 区间分析 概率假设密度滤波 弱目标 均值滤波
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1417-1424
• 页数: 8页
• 分类号: TN953
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2017.1670

摘要

针对低信噪比条件下多弱小目标检测前跟踪算法跟踪效率低、计算复杂度高等间题,提出一种基于箱粒子概率假设密度滤波的弱目标检测与跟踪算法.首先,针对由目标的贡献强度和噪声获得的目标强度量测图像,利用均值滤波抑制强度量测图像中的噪声;其次,以不交又原则挑选出强度值较大区域作为区间量测;最后,利用箱粒子概率假设密度(BOX-PHD)滤波对上述所得的区间量测进行目标跟踪.仿真结果表明,所提出的方法可以提高跟踪性能,且计算效率高.

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
4	孙希延		18	60	6.0	7.0
7	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
8	潘福标	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	2	1	1.0	1.0