基于双马尔科夫链的势概率假设密度滤波

• 作者: 刘江义 王春平
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 双马尔科夫链 势概率假设密度 高斯混合
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 492-497
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4373字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT180352

摘要

针对已有的基于双马尔科夫链(PMC)模型的势概率假设密度(PMC-CPHD)滤波算法无法实现的问题,将PMC-CPHD算法改进为多项式形式以便于算法的实现,并给出了改进算法的高斯混合(GM)实现.实验结果表明给出的GM实现能够有效实现多目标跟踪,并且比基于PMC模型的概率假设密度(PMC-PHD)算法的GM实现提高了目标个数估计的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王春平	陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系	9	9	2.0	2.0
2	刘江义	陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系	3	2	1.0	1.0