刘益
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：国防科学技术大学电子科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于高斯混合PHD滤波的多目标状态提取方法
- 2016年
- 高斯混合概率假设密度滤波(GM-PHD)方法可有效解决线性高斯模型下的多目标跟踪问题,在估计目标个数的同时提取多目标状态。但当杂波浓度过高、目标过于密集时,GM-PHD的状态提取精度有所下降。针对GM-PHD滤波算法在复杂环境下性能下降的问题,提出一种改进的GM-PHD滤波多目标状态提取方法,通过修正高斯分量更新权值,强化合并规则,降低密集目标和杂波造成的干扰。仿真实验表明该方法能在不同杂波环境下提高多目标状态估计的准确度。
- 刘益王平高颖慧
- 关键词：概率假设密度高斯混合多目标跟踪
- 免聚类粒子PHD滤波多目标状态提取方法被引量：1
- 2015年
- 概率假设密度粒子滤波(P-PHD)以粒子集形式反映目标的状态信息,是一种有效的多目标跟踪方法,其关键步骤是从粒子集中准确提取多目标状态信息。提出一种免聚类概率假设密度粒子滤波多目标状态提取方法,通过分解P-PHD迭代更新过程,筛选疑似真实目标量测类别,并重新分配粒子集,根据新粒子集直接提取目标状态,可避免粒子中心聚类和粒子峰值提取过程。仿真结果表明该方法具有较高状态提取精度。
- 刘益王平高颖慧
- 关键词：多目标跟踪
