基于EK-GMPHD的分布式聚类融合算法

• 作者: 吉兵 胡建旺 董青
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标跟踪 概率假设密度 扩展卡尔曼滤波 模糊C均值
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 计算与测试
• 页码范围: 134-136,140
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2937字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2019)01-0134-03

摘要

针对杂波环境下非线性系统中目标跟踪精度问题,提出了一种基于扩展卡尔曼—高斯混合概率假设密度(EK-GMPHD)的模糊C均值(FCM)分布式融合算法.算法在全局估计上采用FCM聚类融合算法,得出隶属度最大的目标状态估计,再根据相关公式,计算得出全局目标状态估计.在局部航迹缺乏的状态下,所提算法可提高目标的跟踪精度.仿真结果表明:提出的融合算法在杂波环境下对多目标进行跟踪时对多目标数目和状态的估计更优.

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信息工程系	8	3	1.0	1.0
2	吉兵	陆军工程大学石家庄校区信息工程系	6	3	1.0	1.0
3	董青	陆军工程大学石家庄校区信息工程系	3	1	1.0	1.0