【摘 要】
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针对未知探测概率下多目标跟踪问题,提出一种基于时变滤波算法的多目标概率假设密度(PHD)滤波器.算法推导了未知探测概率PHD递推式,提出了将未知探测概率转化为目标的丢失与
【基金项目】
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国家863计划项目(2010AA7010422,2011AA7014061);国家自然科学基金项目(60901069);中国博士后科学基金项目(200902671)
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针对未知探测概率下多目标跟踪问题,提出一种基于时变滤波算法的多目标概率假设密度(PHD)滤波器.算法推导了未知探测概率PHD递推式,提出了将未知探测概率转化为目标的丢失与接收事件,并依此建立了目标跟踪的马尔科夫模型,给出了该模型下时变卡尔曼滤波最优解,进而在高斯混和PHD(GMPHD)框架下推导了算法闭集解.仿真实验表明,所提出算法在未知且随时间变化的探测概率情形下,仍能实时地跟踪各目标,具有良好的工程应用前景.
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