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基于概率假设密度粒子滤波的多目标跟踪改进算法

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基于概率假设密度粒子滤波(PF-PHD)的多目标跟踪算法存在目标数目估计不准确,状态估计精度不高等问题,尤其是在杂波密集、目标数目较多的环境中,表现更为明显.借鉴Rao-Blackwellised粒子滤波(RBPF)将目标的状态空间进行分解,分别采用线性与非线性滤波器进行跟踪的思想,在PF-PHD的预测与更新过程中采用RBPF滤波,降低了计算复杂度,并显著提高了目标数目估计的准确度和状态估计的精度.文章最后用仿真实验验证了所提方法的有效性.

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来源
《中国电子学会第二十一届青年学术年会》|2015年|501-511|共11页
会议地点西安
作者
Liu Chao; 柳超; Huang Yong; 黄勇; Liu Ningbo; 刘宁波; Sun Yanli; 孙艳丽;
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作者单位

中国电子学会;

陕西省科协;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
目标跟踪; 粒子滤波; 状态空间; 线性滤波器; 非线性滤波器;

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