首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems >Multi-target state estimation and track continuity for the particle PHD filter
【24h】

Multi-target state estimation and track continuity for the particle PHD filter

机译:粒子PHD滤波器的多目标状态估计和跟踪连续性

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

Particle filter approaches for approximating the first-order moment of a joint, or probability hypothesis density (PHD), have demonstrated a feasible suboptimal method for tracking a time-varying number of targets in real-time. We consider two techniques for estimating the target states at each iteration, namely k-means clustering and mixture modelling via the expectation-maximization (EM) algorithm. We present novel techniques for associating the targets between frames to enable track continuity.
机译:用于逼近关节的一阶矩或概率假设密度(PHD)的粒子滤波方法已经证明了一种实时跟踪随时间变化的目标的可行的次优方法。我们考虑两种用于估计每次迭代的目标状态的技术,即k-均值聚类和通过期望最大化(EM)算法进行的混合建模。我们提出了将帧之间的目标关联起来以启用轨道连续性的新颖技术。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号