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首页> 外文会议>International Conference on Electrical and Electronic Engineering >A New Multi-sensor Particle CPHD Filtering Algorithm for Bearings-only Multi-target Tracking
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A New Multi-sensor Particle CPHD Filtering Algorithm for Bearings-only Multi-target Tracking

机译：一种新的多传感器粒子CPHD滤波算法，用于轴承的多目标跟踪

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Aiming at bearings-only multi-target tracking, a new multi-sensor particle CPHD filtering algorithm is proposed, which analyses the structure information of mixed linear/nonlinear state space models and combines particle filter and Kalman filter to predict and estimate the states of multiple targets to enhance the estimating performance of the PHD and cardinality distribution. The target state estimates are extracted by utilizing the kernel density estimation theory and mean-shift method. Simulation results are presented to demonstrate the improved performance of the proposed filtering algorithm.
机译：提出了一种新的多目标跟踪的轴承，提出了一种新的多传感器粒子CPHD滤波算法，其分析了混合线性/非线性状态空间模型的结构信息，并将粒子滤波器和卡尔曼滤波器组合预测和估计多个状态旨在提高博士学位和基数分布的估算性能。通过利用内核密度估计理论和平均换档方法来提取目标状态估计。提出了仿真结果以证明所提出的滤波算法的性能提高。

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