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【24h】

Multitarget Tracking by Improved Particle Filter Based on H_∞ Unscented Transform

机译：基于H_∞无味变换的改进粒子滤波的多目标跟踪。

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摘要

This paper considers the problem of multitarget tracking in cluttered environment. To reduce the dependency on the noise priori knowledge, an improved particle filtering (PF) data association approach is presented based on the H_∞ filter (HF). This approach can achieve higher robustness in the condition that the measurement noise prior is unknown. Because of the limitations of the HF in nonlinear tracking, we first present the H_∞ unscented filter (HUF) by embedding the unscented transform (UT) into the H_∞ extended filter (HEF) structure. Then the HUF is incorporated into the Rao-Blackwellized particle filter (RBPF) framework to update the particles. Simulation results are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithms in linear and nonlinear multitarget tracking.
机译：本文考虑了杂乱环境下的多目标跟踪问题。为了减少对噪声先验知识的依赖，提出了一种基于H_∞滤波器（HF）的改进的粒子滤波（PF）数据关联方法。在先验测量噪声未知的情况下，该方法可以实现更高的鲁棒性。由于HF在非线性跟踪中的局限性，我们首先通过将无味变换（UT）嵌入到H_∞扩展滤波器（HEF）结构中来介绍H_∞无味滤波器（HUF）。然后将HUF合并到Rao-Blackwellized粒子过滤器（RBPF）框架中以更新粒子。仿真结果表明了该算法在线性和非线性多目标跟踪中的有效性。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2013年第14期|483913.1-483913.7|共7页
  • 作者

    Yazhao Wang;

  • 作者单位

    The Department of Systems and Control, Beihang University (BUAA), Beijing 100191, China;

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  • 正文语种 eng
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