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摘要:
针对传统的扩展目标跟踪算法在目标近邻场景中由于量测不可分导致跟踪性能下降的问题,提出了一种基于一步数据关联的扩展目标跟踪算法.该算法用乘性噪声模型对目标进行建模,将联合概率数据关联理论中的一步数据关联处理方法与广义标签多伯努利滤波器相结合,实现在量测难以划分情况下的多扩展目标跟踪.仿真实验表明,该算法能够在交叉、近邻场景中实现对目标的有效跟踪,并且在估计精度方面优于传统的基于量测划分的扩展目标跟踪算法.
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文献信息
篇名 一步数据关联GLMB扩展目标跟踪算法
来源期刊 西安电子科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 扩展目标跟踪 乘性噪声模型 二阶扩展卡尔曼滤波算法 数据关联 广义标签多伯努利滤波器
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 信息与通信工程 & 网络空间安全
研究方向 页码范围 137-143
页数 7页 分类号 TN953
字数 语种 中文
DOI 10.19665/j.issn1001-2400.2020.05.018
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 姬红兵 193 2504 25.0 36.0
2 李洋 11 69 5.0 8.0
3 李翠芸 21 198 9.0 13.0
4 石仁政 2 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
扩展目标跟踪
乘性噪声模型
二阶扩展卡尔曼滤波算法
数据关联
广义标签多伯努利滤波器
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
西安电子科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-2400
61-1076/TN
西安市太白南路2号349信箱
chi
出版文献量(篇)
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