基于CPHD的双层粒子滤波目标跟踪算法

• 作者: 李树甫 裴家正 黄勇
• 来源期刊: 海军航空工程学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标跟踪 双层粒子滤波 势概率假设密度 随机有限集
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 电子信息理论与技术
• 页码范围: 291-296
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.7682/j.issn.1673-1522.2020.04.002

摘要

常规基于势概率假设密度滤波(Cardinalized Probability Hypothesis Density,CPHD)的粒子滤波(Particle Fil?ter,PF)跟踪算法应用于多目标跟踪时,容易遇到因粒子数量增加而带来的运算效率下降、目标数目估计不准的问题.文章基于常规粒子滤波CPHD跟踪算法,通过部署双层粒子,提出基于势概率假设密度滤波的双层粒子滤波(Two-Layer Particle Filter-CPHD,TLPF-CPHD)算法,以便提高目标数目及状态估计精度.仿真实验结果证明,相比于常规PF-CPHD算法,新算法具有更好的目标数目和状态估计准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄勇		2	0	0.0	0.0
2	李树甫		1	0	0.0	0.0
3	裴家正		1	0	0.0	0.0