云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 概率假设密度

概率假设密度: 作品数：347被引量：803H指数：13; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>; 相关作者：姬红兵韩崇昭陈金广闫小喜安玮更多>>; 相关机构：西安电子科技大学国防科学技术大学空军工程大学哈尔滨工程大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金中国航空科学基金陕西省自然科学基金更多>>

基于信息关联加权的多目标跟踪算法: 《现代防御技术》2025年第1期23-36,共14页于勇政王伟蒲治伟; 国家自然科学基金(62271163)。; 针对多平台被动、主动雷达探测信息异步和高密度杂波混叠导致多目标状态估计精度下降与多目标数量过度估计的问题,提出基于信息关联加权的概率假设密度滤波算法。构建多目标跟踪模型,并分析了现有算法易受杂波影响的机理。推导了基于信...; 关键词：多目标跟踪协同探测概率假设密度滤波信息关联最小方差加权

AP聚类和特征划分融合的群结构模型及跟踪算法: 《兵器装备工程学报》2025年第2期228-235,共8页王昊宋骊平; 针对群目标跟踪问题中发生群合并和分裂时,传统的演化网络模型通过将目标间的马氏距离与预设的阈值进行比较实现群组划分,导致其跟踪效果因依赖于阈值选择而在性能上受限的问题,提出了一种基于近邻传播聚类和特征划分融合的群结构模型,...; 关键词：群目标跟踪近邻传播聚类演化网络模型概率假设密度滤波邻接矩阵

特征匹配的SMC-PHD雷达非线性多目标跟踪算法: 《现代雷达》2024年第12期60-66,共7页陶进蒋德富杨佳林蒋康辉付明星刘铭; 国家自然科学基金资助项目(61971179)。; 传统的雷达多目标跟踪采用数据关联方法,当杂波和目标数目较多时,这类方法计算量成指数增长,会出现组合爆炸。而基于随机有限集的序贯蒙特卡洛概率假设密度(SMC-PHD)滤波方法无需显式数据关联,为雷达非线性多目标跟踪提供了一种有效解...; 关键词：特征匹配多目标跟踪序贯蒙特卡洛概率假设密度特征信息

一种纯方位多目标跟踪的联合多高斯混合概率假设密度滤波器被引量：1: 《电子与信息学报》2024年第11期4295-4304,共10页薛昱冯西安; 国家自然科学基金(62071386)。; 现有的多模型-高斯混合-概率假设密度(MM-GM-PHD)滤波器被广泛用于不确定机动目标跟踪,但它不能在不同模型下保持并行的估计,导致各模型的似然值滞后于目标机动。为此,该文提出一种联合多高斯混合概率假设密度(JMGM-PHD)滤波器,并将其...; 关键词：不确定机动目标跟踪概率假设密度滤波器交互多模型平移和旋转纯方位跟踪

基于强跟踪的自适应PHD-SLAM算法被引量：1: 《信号处理》2024年第11期2074-2084,共11页邓洪高韦凯玲吴孙勇邹晗李明纪元法孙少帅; 国家自然科学基金(62263007,U23A20280,62161007);广西重点研发项目(桂科AB23026147);认知无线电与信息处理教育部重点实验室基金(CRKL210101);桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目(2024YCXS116);广西高校数据分析与计算重点实验室开放基金;广西应用数学中心(桂林电子科技大学)开放基金(桂科AD23023002);广西科技厅项目(桂科AA23062038,桂科AD22080061,桂科AB23026120,桂科ZY22096026)。; 同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术使移动机器人在缺乏先验环境信息的条件下,能够在估计自身位姿的同时构建环境地图。然而,在海洋、矿洞等复杂环境中,移动机器人容易受到随机突变噪声的干扰,进而导致SLA...; 关键词：同时定位与建图概率假设密度强跟踪渐消因子

基于毫米波雷达的近邻目标聚类和跟踪: 《应用科技》2024年第5期219-227,共9页张春杰赵佳琦陈奇; 黑龙江省自然科学基金联合引导项目(LH2020F019)。; 为解决毫米波雷达在对多目标跟踪时目标近邻聚类失败导致的目标数目低估和跟踪精度下降问题,提出一种基于概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)滤波器的量测集联合划分方法。利用带噪声密度空间聚类(density based spatial...; 关键词：毫米波雷达扩展目标多目标概率假设密度带噪声密度空间聚类联合划分近邻目标高斯混合模型聚类

采用统计线性回归的改进ATBI-GMPHD滤波: 《兵器装备工程学报》2024年第S01期269-275,共7页池桂林胡磊力周德召; 提出一种改进的自适应新生目标GM-PHD算法。该算法以存活目标的量测更新权值构建“似然函数”,通过该函数确定量测来源并对新生目标权值做重分配,有效解决了归一化失衡问题。在量测方程高度非线性情况下,引入统计线性回归方法对量测方...; 关键词：多目标跟踪概率假设密度自适应新生目标强度随机有限集

无源声呐水下多目标融合跟踪方法被引量：2: 《声学学报》2024年第3期501-512,共12页梁国龙张博宇齐滨郝宇杜致尧李想; 国家自然科学基金项目(62271162,62101153);国防基础科研计划项目(JCKY2019604B001)资助。; 针对海洋环境噪声导致弱目标在不同子频带检测结果差异较大,致使以全频带探测结果为输入的跟踪算法出现性能退化的问题,提出一种子带融合跟踪方法。该方法利用改进的高斯混合概率假设密度滤波器对各频率子带输出的方位估计结果进行跟踪...; 关键词：无源声呐广义协方差交集高斯混合概率假设密度滤波器子带融合跟踪

计算高效的分布式多传感器PHD融合方法: 《现代雷达》2024年第5期1-8,共8页王奎武张秦虎小龙; 陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2022JQ-679)。; 基于广义协方差交集(GCI)融合理论,提出一种计算高效的分布式多传感器多目标跟踪算法,其中概率假设密度(PHD)滤波器在每个传感器节点运行,进行滤波处理。GCI用于融合多个PHD时,融合密度包括大量融合假设,这些假设随着高斯分量的数量增...; 关键词：多目标跟踪广义协方差交集高斯混合概率假设密度滤波器传感器融合计算效率

基于椭圆随机超曲面模型CPHD滤波器的多扩展目标跟踪算法: 《现代雷达》2024年第5期26-30,共5页滕明侯亚威李伟杰; 复杂场景下多扩展目标跟踪在自动驾驶、目标识别等领域具有很高的应用价值。文中提出了一种基于椭圆随机超曲面模型(ERHM)的势概率假设密度(CPHD)滤波器。首先,基于有限集统计理论,利用CPHD滤波器建立多扩展目标的贝叶斯滤波框架;然后,...; 关键词：多扩展目标跟踪椭圆随机超曲面势概率假设密度滤波器无迹变换

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