结合匈牙利指派和改进粒子滤波的多目标跟踪算法

• 作者: 付冲 曹林 李华楠 王东峰
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 汽车雷达 多目标跟踪 航迹关联 密度聚类 匈牙利指派 粒子滤波 卡尔曼重要性采样开放科学(资源服务)标识码(OSID)
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 587-593
• 页数: 7页
• 分类号: TN957.51
• 字数: 3817字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2019.05.016

摘要

使用汽车雷达进行多目标跟踪时,为了提高航迹关联效率并改善非线性场景跟踪效果,提出了结合匈牙利指派和卡尔曼重要性采样的粒子滤波(Particle Filter with Kalman Importance Sampling,PF-KIS)算法.首先,将航迹关联分解为聚类和指派,通过密度聚类筛选并整合有效目标,经过匈牙利指派得到目标和航迹的最佳匹配关系,避免产生多余联合事件,提高关联效率;其次,以卡尔曼滤波的结果作为粒子滤波的先验,使采样粒子分布更合理,提高估计精度,进而改善非线性跟踪能力.实验表明,算法平均航迹关联正确率约为95％;非线性场景误差约为卡尔曼滤波的1/2,有效地改善了非线性场景跟踪能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹林	北京信息科技大学通信工程系	35	182	6.0	12.0
2	付冲	东北大学计算机科学与工程学院	18	81	6.0	8.0
3	王东峰	北京信息科技大学通信工程系	8	8	2.0	2.0
7	李华楠	北京信息科技大学通信工程系	2	2	1.0	1.0