提出了一种改进的自适应新生目标强度的概率假设密度(PHD)滤波算法.首先,对归一化因子进行了分析,在此基础上,提出了一种改进滤波......

针对高杂波、电子干扰环境,在量测驱动的多目标滤波框架下提出了一种基于决策不确定性的传感器管理方法.首先,根据部分可观测马尔......

针对多目标跟踪中存在的新生目标强度未知的问题,提出一种基于量测驱动新生目标强度估计的PHD（MDTBI-PHD）滤波算法。该算法采用增广......

概率假设密度（probability hypothesis density，PHD）滤波的序贯蒙特卡罗实现算法性能高度依赖于先验目标生成强度函数和粒子重要性采......

针对杂波干扰条件下,非线性、个数时变的多目标被动跟踪问题,提出一种基于边缘卡尔曼滤波的高斯混合概率假设密度（PHD）滤波算法。采......

自适应新生目标强度(probability hypothesis density,PHD)滤波是一种新颖的量测驱动的多目标跟踪算法。然而,该算法存在归一化失......