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摘要:
大部分多目标跟踪滤波器都是假设目标及其量测符合隐式马尔可夫链(hidden Markov chain ,HMC)模型,而 HM C模型隐含的独立性假定在很多实际应用中是无效的,双马尔可夫链(pairwise M arkov chain ,PM C )模型相对于 HMC模型更具有普适性.已有的基于 PMC模型的势均衡多目标多伯努利(cardinality balanced multi‐target multi‐Bernoulli ,CBMeMBer)滤波的高斯混合实现仅适用于线性高斯系统,针对基于PMC模型的非线性多目标跟踪系统,将每一条假设航迹的伯努利随机有限集用一组加权粒子来近似,提出了基于PMC模型的势均衡多目标多伯努利滤波的序贯蒙特卡罗(sequential Monte Carlo ,SMC)方法实现(SMC‐PMC‐CBMeMBer)滤波.仿真实验结果验证了SMC‐PMC‐CBMeMBer算法的有效性,在基于PMC模型的非线性多目标跟踪系统中,SMC‐PMC‐CBM eMBer算法性能优于基于 HMC模型的SMC‐CBMeMBer滤波器和基于PMC模型的SMC‐PHD滤波器.
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文献信息
篇名 基于双马尔可夫链的SMC‐CBMe Mber滤波
来源期刊 系统工程与电子技术 学科 工学
关键词 双马尔可夫链 势均衡多目标多伯努利 序贯蒙特卡罗
年,卷(期) 2019,(8) 所属期刊栏目 电子技术
研究方向 页码范围 1686-1691
页数 6页 分类号 TP391
字数 4680字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001‐506X.2019.08.02
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 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
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研究主题发展历程
节点文献
双马尔可夫链
势均衡多目标多伯努利
序贯蒙特卡罗
研究起点
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系统工程与电子技术
月刊
1001-506X
11-2422/TN
16开
北京142信箱32分箱
82-269
1979
chi
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