【摘 要】
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针对较低检测概率环境下跟踪多目标时,标准概率假设密度滤波器难以正确地估计目标状态及数目问题,提出一种鲁棒的多目标概率假设密度算法。所提算法为每个目标新增标记与存在
【基金项目】
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河南省科技攻关项目(182102210116),河南省高等学校重点科研资助项目(17A520052)
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针对较低检测概率环境下跟踪多目标时,标准概率假设密度滤波器难以正确地估计目标状态及数目问题,提出一种鲁棒的多目标概率假设密度算法。所提算法为每个目标新增标记与存在概率两个辅助参数,各离散时刻迭代地传递代表目标后验强度的分量集。在目标状态抽取阶段,综合利用目标的权值与存在概率,选择能较好代表各单目标的分量作为该目标状态估计的提取分量。实验结果表明,该算法具有较高的目标状态及数目估计精度。
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