陕西省自然科学基金(2011JM8023)

作品数：37被引量：100H指数：5
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基于高斯粒子CPHD滤波的多目标检测前跟踪算法被引量：4
《控制与决策》2017年第11期1991-1996,共6页冯新喜 魏帅 鹿传国 
国家自然科学基金项目(61571458);陕西省自然科学基金项目(2011JM8023)
针对未知目标数条件下多弱小目标检测前跟踪(TBD)算法鲁棒性较低、运算量较大等问题,提出一种基于高斯粒子势概率假设密度(CPHD)滤波的多目标检测前跟踪算法.运用高斯函数近似目标状态的后验概率密度,采取粒子滤波的方法迭代更新CPHD中...
关键词：检测前跟踪 势概率假设密度 高斯粒子滤波 红外图像 
基于箱粒子滤波的鲁棒标签多伯努利跟踪算法被引量：4
《兵工学报》2017年第10期2062-2068,共7页魏帅 冯新喜 王泉 鹿传国 
国家自然科学基金项目(61571458);陕西省自然科学基金项目(2011JM8023)
针对在未知杂波和检测概率的跟踪环境中标准的标签多伯努利(LMB)算法跟踪精度较低、粒子覆盖集过大致使复杂度较高的问题,引入区间分析技术,提出基于箱粒子滤波的鲁棒LMB跟踪算法。建立目标增广空间模型,基于箱粒子滤波方法,推导出有杂...
关键词：控制科学与技术 多目标跟踪 区间分析 标签多伯努利 箱粒子 鲁棒滤波器 
未知杂波状态下基于箱粒子滤波的PHD算法被引量：4
《探测与控制学报》2017年第2期94-99,105,共7页魏帅 冯新喜 王泉 
国家自然科学基金项目资助(61571458);陕西省自然科学基金项目资助(2011JM8023)
针对未知杂波环境中,传统的多目标概率假设密度(PHD)滤波器跟踪精度无法保证,所需粒子支撑集过大导致效率低下的问题,引入了区间分析技术,提出了未知杂波状态下基于箱粒子滤波的PHD算法。该算法首先完成对雷达目标和杂波的混合空间随机...
关键词：多目标跟踪 概率假设密度 区间分析 箱粒子 未知杂波 
基于星-凸形随机超曲面模型的扩展目标GM-PHD滤波器被引量：1
《弹箭与制导学报》2017年第1期147-152,共6页魏帅 冯新喜 王泉 
国家自然科学基金(61571458);陕西省自然科学基金(2011JM8023)资助
针对扩展目标联合估计运动状态和目标外形的问题,提出一种基于星-凸形随机超曲面模型的扩展目标高斯混合概率密度滤波算法。该算法利用星-凸随机超曲面模型对量测的扩散程度进行建模,在高斯混合概率假设密度的框架下,通过求解、更新递...
关键词：星-凸形 随机超曲面模型 扩展目标 高斯混合概率密度 
基于迭代积分卡尔曼PHD滤波多目标跟踪被引量：1
《现代防御技术》2016年第4期95-100,共6页穆祥强 王朝英 危璋 孔云波 
陕西省自然科学基金(2011JM.8023)
在多目标跟踪环境下,通过对数值积分卡尔曼概率假设密度滤波器(QK-PHD)的误差分析,提出一种迭代QK-PHD算法。该算法基本思想是将一步预测作为第1次迭代的初始值,通过量测更新得到状态估计,然后将此状态估计作为下一步迭代的初始均值和...
关键词：迭代 多目标跟踪 状态估计 数值积分 卡尔曼滤波 概率假设密度滤波 
基于数值积分粒子PHD多目标跟踪滤波算法
《电光与控制》2015年第11期23-26,41,共5页穆祥强 王朝英 危璋 孔云波 
陕西省自然科学基金(2011JM.8023)
在多目标跟踪环境下,粒子概率假设密度(P-PHD)因杂波、漏检和非线性情况,导致滤波精度不高,跟踪发散,对此问题提出一种基于数值积分粒子概率假设密度滤波算法。利用数值粒子滤波(QPF)实现概率假设密度(PHD),用数值卡尔曼滤波(QKF)算法...
关键词：多目标跟踪 数值积分粒子滤波 概率假设密度滤波 随机有限集 
基于信息熵的多无源传感器数据关联被引量：2
《传感器与微系统》2015年第11期33-37,共5页曹乐 王朝英 孔云波 刘玉军 鹿传国 
陕西省自然科学基金资助项目(2011JM8023)
针对多维分配模型在构造关联代价函数时,直接利用极大似然估计值代替目标的真实位置信息,未考虑极大似然估计所引入的随机误差问题,提出一种基于信息熵的多无源传感器数据关联算法。考虑到量测后验概率密度函数与伪量测概率密度函数之...
关键词：无源传感器 数据关联 代价函数 相对熵 RENYI熵 
基于无迹变换的多目标高斯混合粒子PHD滤波
《弹箭与制导学报》2015年第5期17-21,共5页刘欣 冯新喜 孔云波 王兢 
陕西省自然科学基金(2011JM8023);CEMEE国家重点实验室开放基金(2014K0304B)资助
针对在杂波环境下,一般的高斯混合粒子PHD出现滤波精度不高、滤波发散的问题,提出了一种基于无迹变换的高斯混合粒子PHD。该算法在高斯混合粒子PHD预测的基础之上,采用无迹变换进行重要性采样,结合观测值对采样粒子进行更新,获得重要性...
关键词：多目标跟踪 概率假设密度滤波 无迹变换 高斯混合粒子PHD 
基于瑞利熵的多无源传感器数据关联被引量：1
《空军工程大学学报（自然科学版）》2015年第5期47-51,共5页曹乐 王朝英 孔云波 鹿传国 
陕西省自然科学基金资助项目(2011JM8023)
多维分配模型在构造关联代价函数时,直接利用极大似然估计值代替目标的真实位置信息,未考虑极大似然估计所引入的随机误差。针对此问题,提出一种基于瑞利熵的多无源传感器数据关联算法。该算法利用瑞利熵度量量测后验概率密度函数与伪...
关键词：无源传感器 数据关联 代价函数 瑞利熵 
改进的被动多传感器数据关联算法
《现代防御技术》2015年第3期158-164,共7页惠军华 王朝英 关冬冬 
陕西省自然科学基金(2011JM8023)
针对被动传感器数据关联的问题,提出了一种基于改进量子粒子群算法的被动传感器数据关联方法。算法采用分层关联的思想,首先通过构造角度检验统计量进行方位粗关联,然后将余下的候选关联组合转化为三维分配问题,继而提出了一种改进的量...
关键词：数据关联 被动传感器 量子粒子群算法 分层关联 
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