基于容积卡尔曼的粒子PHD多目标跟踪算法

来源 :系统工程与电子技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：george_zg

【摘要】

：

标准粒子概率假设密度（standardparticleprobabilityhypothesisdensity，SP—PHD）滤波在预测粒子状态时没有考虑最新的观测信息，因而存在估计精度较低、粒子退化严重的问题，针对上

【作者】

：

王海环王俊

【机构】

：

西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室

【出处】

：

系统工程与电子技术

【发表日期】

：

2015年9期

【关键词】

：

多目标跟踪粒子概率假设密度滤波容积卡尔曼滤波建议密度函数 multitarget tracking particle probability hypoth

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标准粒子概率假设密度（standardparticleprobabilityhypothesisdensity，SP—PHD）滤波在预测粒子状态时没有考虑最新的观测信息，因而存在估计精度较低、粒子退化严重的问题，针对上述问题，提出基于容积卡尔曼的粒子概率假设密度（cubatureKalmanparticleprobabilityhypothesisdensity，CP—PHD）滤波算法，该算法基于球面一径向容积数值积分准则，利用客积卡尔曼滤波（cubatureKalmanfilter，CKF）产生建议密度

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