一种粒子势概率假设密度滤波纯方位多目标跟踪算法

来源 :控制理论与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：pan07631014

【摘要】

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针对基于势概率假设密度算法(CPHD)的纯方位多目标跟踪,提出一种新型的多传感器粒子CPHD滤波算法.该算法通过分析混合线性/非线性状态模型的结构信息,结合粒子滤波(PF)与卡尔

【作者】

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张俊根

【机构】

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北方民族大学电气信息工程学院

【出处】

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控制理论与应用

【发表日期】

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2020年6期

【关键词】

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纯方位多目标跟踪势概率假设密度粒子滤波多传感器均值漂移 bearings-only multi-target trackingcardinalized

【基金项目】

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学校一般科研项目(2019XYZDX04)资助.

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针对基于势概率假设密度算法(CPHD)的纯方位多目标跟踪,提出一种新型的多传感器粒子CPHD滤波算法.该算法通过分析混合线性/非线性状态模型的结构信息,结合粒子滤波(PF)与卡尔曼滤波(KF)对各个目标的状态进行预测与估计,运用Mean-Shift方法提取概率假设密度的峰值作为目标状态估计值,并对算法复杂度进行了分析.仿真结果表明,算法可改善目标跟踪效果.

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