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摘要:
随机有限集理论为多目标跟踪问题提供了一种工程友好型的数学工具.详细介绍了RFS理论框架下的三种近似最优贝叶斯滤波器:概率假设密度(PHD)、势PHD(CPHD)和多目标多伯努利(MeMBer)滤波器,并对三者的研究进展进行了详细描述和对比.对这三者的研究现状进行了综合分析,包括多机动目标跟踪、扩展目标跟踪、非参数化目标跟踪、多传感器融合、多传感器管理以及其它相关方面等.提出了基于随机有限集的目标跟踪技术未来需要关注和重点解决的问题.
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文献信息
篇名 基于随机有限集的多目标跟踪算法综述
来源期刊 飞航导弹 学科
关键词 多目标跟踪 随机有限集 概率假设密度 多传感器融合
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 控制与制导
研究方向 页码范围 79-83,94
页数 6页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.16338/j.issn.1009-1319.20180234
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡建旺 陆军工程大学石家庄校区 8 3 1.0 1.0
2 吉兵 陆军工程大学石家庄校区 6 3 1.0 1.0
3 董青 陆军工程大学石家庄校区 3 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
多目标跟踪
随机有限集
概率假设密度
多传感器融合
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
飞航导弹
月刊
1009-1319
11-1770/TJ
大16开
北京丰台区云岗南区20楼(北京7254信箱4分箱)
1971
chi
出版文献量(篇)
4995
总下载数(次)
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