【摘 要】
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基于序列蒙特卡罗方法的多模概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)滤波算法及其改进方法,在预测过程中依据多个并行的状态转移模型将大量粒子散布到下一时刻目
【机 构】
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国防科学技术大学电子科学与工程学院
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基于序列蒙特卡罗方法的多模概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)滤波算法及其改进方法,在预测过程中依据多个并行的状态转移模型将大量粒子散布到下一时刻目标所有可能出现的状态空间,从而实现目标状态的捕获。由于这些方法大量使用粒子,造成计算量巨大、算法实时性差。为此,提出了基于无迹变换的多模PHD机动目标跟踪方法。该方法利用最新量测信息获得粒子预测过程中的建议密度函数,从而将粒子聚合在目标最可能出现的状态空间邻域中,充分实现粒子的有效利用。仿真实验表明,论文提出的算法不仅显著减少了多模PHD算法的计算量,而且在一定程度上提高了多模PHD算法的精度。
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