概率假设密度滤波器

作品数：71被引量：290H指数：10
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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 
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 
基于改进概率假设密度滤波器的非合作双基地雷达目标跟踪被引量：4
《系统工程与电子技术》2023年第7期2002-2009,共8页王森 鲍庆龙 潘嘉蒙 祝茜 
为解决非合作双基地雷达目标跟踪面临的低检测概率和高杂波率问题,提出了改进的概率假设密度滤波器。首先,提出一种新的航迹标识与状态估计方法,并将存活概率定义为与目标状态相关的变量;随后,记录每个候选目标在每一时刻是否有量测的情...
关键词：非合作双基地雷达 目标跟踪 改进概率假设密度滤波器 序贯概率比检验 
基于均方误差的多目标概率假设密度滤波器
《清远职业技术学院学报》2023年第2期68-73,共6页孙志强 
在噪声、杂波和漏检等因素干扰的目标跟踪下,标准概率假设密度滤波器的目标状态估计精度及其计算效率低,难以满足目标跟踪系统的要求。文章提出一种基于均方误差的多目标概率假设密度滤波器,主要包括目标量测和杂波划分以及目标分量选...
关键词：目标跟踪 概率假设密度 均方误差 状态估计 计算时间 
一种多传感器自适应量测迭代更新GM-PHD跟踪算法被引量：2
《电子与信息学报》2022年第12期4168-4177,共10页申屠晗 李凯斌 荣英佼 李彦欣 郭云飞 
基础加强计划技术领域基金(2021-JCJQ-JJ-0301);近地面探测技术重点实验室基金(6142414200203);浙江省属高校基本科研业务费专项资金(GK219909299001-405);浙江省自然科学基金重点项目(LZ20F010002);国家大学生创新创业训练计划(202110336022)。
针对多传感器观测数据质量不同且未知时,多传感器量测迭代更新高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器跟踪算法的结果对更新顺序敏感的问题,该文提出一种多传感器自适应量测迭代更新GM-PHD跟踪算法AIUGM-PHD。首先基于多传感器融合一致性度...
关键词：多传感器多目标跟踪 随机有限集 自适应融合 高斯混合概率假设密度滤波器 量测迭代更新 
基于多目标不确定性改进的GM-PHD滤波器被引量：5
《兵工学报》2022年第12期3113-3121,共9页王奎武 张秦 虎小龙 
陕西省自然科学基础研究计划项目(2022JQ-679)。
基于随机有限集的高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波是处理多目标跟踪问题的一种有效方法。GM-PHD滤波器在密集杂波环境中会因估计误差过大而导致跟踪性能的下降,主要是因为没有充分考虑来自多目标量测的不确定性。为此,提出在考虑高斯...
关键词：多目标跟踪 随机有限集 高斯混合概率假设密度滤波器 高斯混合 状态估计 
一种强杂波密度环境下的多目标跟踪算法被引量：3
《现代雷达》2022年第2期16-22,共7页刘政玮 陈映 鲁耀兵 
针对传统基于随机集的多目标跟踪方法高斯混合概率假设密度滤波器在强杂波环境下,会出现目标数目过估计及目标状态估计误差急剧增大的问题,提出了一种适用于强杂波密度环境下的多目标跟踪算法。该算法在概率假设密度平滑器基础上,在预...
关键词：多目标跟踪 概率假设密度滤波器 强杂波密度 平滑器 
多模型不敏高斯混合概率假设密度滤波方法
《今日制造与升级》2021年第6期37-38,40,共3页李文娟 
苏州经贸职业技术学院自然项目(YJ-ZK2011)。
基于机场目标跟踪的实际问题,提出一种多模型不敏高斯混合概率假设密度滤波算法。首先,为减小计算量,将扩展目标建模成带有扩展信息的点目标,采用标准不敏高斯混合概率假设密度滤波器。其次,对可能的运动形式,设置多模型下统一的状态矢...
关键词：机场目标跟踪 高斯混合概率假设密度滤波器 多模型 不敏变换 
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