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一种新的SMC-PHD状态估计算法

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作为一种典型的PHD滤波器实现方式,SMC-PHD适用于高度非线性系统,近年来引起了研究者的高度关注.然而,由于采用聚类算法对目标状态估计具有不可靠性,在目标量测丢失时,标准SMC-PHD易出现目标错估问题.为提高SMC-PHD的性能,本文分析了SMC-PHD在漏检目标存在时的漏估问题,通过构建补偿量测集对漏检目标进行处理,提出了一种无须聚类的多目标状态估计算法.仿真实验验证了所提算法的有效性,实验结果表明该算法具有较好的应用前景。

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来源
《第七届中国信息融合大会》|2015年|1196-1200|共5页
会议地点青岛
作者
Xu Congan; 徐从安; Chai Yong; 柴勇; Pan Xinlong; 潘新龙; Xiong Wei; 熊伟;
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作者单位

中国航空学会信息融合分会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
目标检测; 状态估计; 算法理论; 概率假设密度; 粒子滤波;

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