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题名高斯混合概率假设密度算法对多目标的跟踪研究
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作者
蒋宏
田雨芬
丁全心
梁国威
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机构
北京航空航天大学控制一体化技术国家级科技重点实验室
火力控制技术国防科技重点实验室
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出处
《航空科学技术》
2011年第5期67-70,共4页
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基金
火力控制技术国防科技重点实验室航空基金资助(20095151022)
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文摘
为了规避数据关联的困难,本文深入研究了适宜多目标跟踪工程应用,线性高斯多目标模型假设下的高斯混合概率假设密度算法(GM-PHD),详细给出了后验PHD高斯元素的均值、方差和权值的解析递推式,使用了修剪和合并方法控制高斯元素数目的指数增长。最后,给出了一系列仿真实验,验证了在检测不确定和高杂波环境下,即使对目标数量未知和时变的场景,GM-PHD都能有效地完成跟踪,将其扩展应用于非线性多目标模型,同样得到了令人满意的跟踪效果。
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关键词
概率假设密度
线性高斯多目标模型
高斯混合概率假设密度
解析解
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Keywords
probability hypothesis density
linear gaussian multi-target model, gaussian mixture PHDclosed-form solution
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分类号
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
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