王品
- 作品数：13 被引量：38H指数：3
- 供职机构：深圳大学信息工程学院ATR国防科技重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国防科技重点实验室基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
- 一种粒子概率假设密度的模糊关联方法
- 2012年
- 为了解决目标数未知情况下的多目标跟踪问题,本文研究基于粒子概率假设密度滤波器(PF-PHDF)的多目标跟踪系统。针对PF-PHDF的局限性,提出一种基于随机有限集理论的模糊关联方法。该方法首先利用粒子滤波的方法估计多目标组成的随机有限集合,并用模糊C-均值聚类算法给出多目标的状态估计值和目标的个数;然后利用模糊关联算法对PF-PHDF所得到的目标状态集合进行检测和关联,有效解决了PF-PHDF无法得到目标的运动轨迹,也不能确定目标的身份的弊端;最后通过建立临时航迹滤掉了多余的杂波点并给出各个目标的运动轨迹。实验结果表明:本文方法不但能够给出各个目标的运动轨迹,而且还能提高多目标跟踪的精度。
- 王品谢维信刘宗香高存臣
- 关键词：信息处理技术数据融合多目标跟踪随机有限集
- 离散时间系统变结构控制的改进趋近律被引量：2
- 2007年
- 针对离散时间系统的变结构控制,对离散趋近律方法进行研究,给出新的改进的离散趋近律,提出时变的准滑动模态带。由于时变准滑模带的带宽递减趋于零,从而消除了系统的抖动,极大地改善系统的稳态性能,使系统在有限时间内趋近原点。仿真结果表明方法的可行性和有效性。
- 王品高存臣田明
- 关键词：离散时间系统变结构控制离散趋近律单输入
- 一种有轨迹标识的利用测量生成新目标密度的GM-PHD滤波器
- 2011年
- 在存在杂波、漏检、目标数目未知和变化的情况下,PHD滤波器是一种多目标跟踪新方法,GM-PHD滤波器是PHD滤波器的一种近似实现。然而,GM-PHD滤波器没有提供单个目标状态估计的身份,而构建目标运动轨迹需要目标状态估计的身份,同时,现有的GM-PHD滤波器在新目标密度生成时对新目标出现位置进行了限制,难以对观测空间任意位置随机出现的目标进行跟踪。为解决非线性观测系统GM-PHD滤波器中目标状态估计的身份标识和新目标密度生成问题,设计了一种新的GM-PHD滤波器。该滤波器利用传感器的观测数据生成新目标密度,通过给滤波器输出的高斯项增加专有身份标识并使用身份标识将源于同一目标不同时刻的目标状态估计关联起来。仿真实验验证了滤波算法的有效性。
- 刘宗香谢维信王品
- 关键词：多目标跟踪概率假设密度滤波器身份标识
- 航向角辅助的高斯混合PHD模糊滤波方法被引量：3
- 2011年
- 为了更好的解决目标数未知或随时间变化的多目标跟踪问题,针对高斯混合概率假设密度滤波器(GMPHD)的局限性,提出了非线性条件下的航向角辅助的GMPHD滤波算法。本文给出采用测量数据计算航向角的方法,将航向角与观测向量组成复合观测向量,在跟踪过程中提高了对目标位置的估计精度;利用测量数据生成新目标密度,提高了目标数的估计精度;同时,本文在非线性高斯条件下,将求容积卡尔曼滤波(CKF)引入计算目标状态的预测和更新分布,取得了很好的效果;最后利用模糊方法确定了各个目标的运动轨迹。实验结果表明,本文提出的算法不但能给出目标的运动轨迹而且在目标的位置、速度和目标数的估计精度上都有明显的提高。
- 王品谢维信刘宗香郭栋
- 关键词：多目标跟踪概率假设密度滤波
- 一种具有信息保持能力的GM-PHD滤波器被引量：8
- 2013年
- 概率假设密度(PHD)滤波器是解决虚警、漏检和目标数未知情况下多目标跟踪问题的新方法.然而在该滤波器中已存在的目标一旦在某个时刻不能被传感器检测到,漏检目标的大量信息会被滤波器丢弃.为解决漏检目标的信息丢失问题,对PHD滤波器的预测和更新方程进行了修正,提出了一种具有信息保持能力的PHD滤波器.在此基础上提出了适用于线性高斯模型的修正PHD滤波器高斯混合(GM)实现算法.仿真实验结果表明,与现有的PHD滤波器相比,在存在漏检的情况下所提出的GM-PHD滤波器能够提供更好的多目标跟踪能力.
- 刘宗香谢维信王品余友
- 关键词：多目标跟踪概率假设密度滤波器
- 基于衰减控制的离散时间系统的变结构控制被引量：10
- 2008年
- 基于衰减控制,讨论了离散时间系统的变结构控制问题,提出了衰减指数控制和时变衰减幂次趋近律。理论分析表明该方法能够使系统抖动以指数幂次逐渐衰减,从而消除了稳态抖动,保证了闭环系统的渐近稳定。仿真结果表明该方法是有效的。
- 任启峰高存臣王品
- 关键词：离散时间系统变结构控制抖动
- 航向角辅助的高斯混合PHD模糊滤波方法
- 为了更好的解决目标数未知或随时间变化的多目标跟踪问题，针对高斯混合概率假设密度滤波器(GMPHD)的局限性，提出了非线性条件下的航向角辅助的GMPHD滤波算法。本文给出采用测量数据计算航向角的方法，将航向角与观测向量组成...
- 王品谢维信刘宗香郭栋
- 关键词：多目标跟踪滤波算法概率假设密度滤波
- 一种非线性GM-PHD滤波新方法被引量：14
- 2012年
- 为了解决目标数未知情况下的多目标跟踪问题,提出了一种非线性条件下的高斯混合概率假设密度滤波新方法.该方法利用三阶球面容积-径向采样规则计算目标状态的概率分布特性,解决了状态方程和观测方程的非线性计算问题,利用模糊门限对滤波器的剪枝方法进行了优化,避免了高斯项数目的指数增长,利用观测数据生成新目标密度,使滤波器具备了对观测空间任意位置随机出现新目标的跟踪能力.通过仿真实验比较了四种非线性高斯混合概率假设密度滤波方法的性能,实验结果验证了提出算法的有效性.
- 王品谢维信刘宗香李鹏飞
- 关键词：多目标跟踪随机有限集概率假设密度滤波器
- 几种面向弹道目标跟踪算法的性能评估被引量：3
- 2012年
- 提出一种非线性滤波器性能的评估方法.在导弹系数未知的情况下,研究二维弹道目标动力学模型,推导相应的Cramer-Rao下界.分析扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器、积分卡尔曼滤波器和容积卡尔曼滤波器,基于推导出的Cramer-Rao下界,通过仿真实验比较这4种非线性滤波的性能.理论与实验结果表明,扩展卡尔曼滤波的实时性能最好,但跟踪精度较差;容积卡尔曼滤波器在跟踪的速度和精度方面都有较好的表现.
- 王品谢维信刘宗香李鹏飞
- 关键词：信息处理技术非线性滤波器无迹卡尔曼滤波扩展卡尔曼滤波
- 一种有轨迹标识的利用测量生成新目标密度的GM-PHD滤波器
- 在存在杂波、漏检、目标数目未知和变化的情况下,PHD滤波器是一种多目标跟踪新方法,GM-PHD滤波器是PHD滤波器的一种近似实现。然而,GM-PHD滤波器没有提供单个目标状态估计的身份,而构建目标运动轨迹需要目标状态估计...
- 刘宗香谢维信王品
- 关键词：概率假设密度滤波器身份标识
