概率假设密度滤波器

作品数：71被引量：290H指数：10
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基于相机雷达融合的改进GM-PHD多目标跟踪算法被引量：3
《传感器与微系统》2020年第5期117-121,共5页张晗 李森 白傑 
国家重点研发计划资助项目(2018YFB0105002)。
针对复杂交通场景下单传感器跟踪性能不佳以及目标检测概率未知问题,提出了一种基于相机雷达融合的高斯混合概率密度假设(GM-PHD)多目标跟踪改进算法。通过预关联将目标集合划分为相机雷达量测匹配目标、仅相机量测匹配目标、仅雷达量...
关键词：多目标跟踪 多传感器融合 高斯混合-概率假设密度滤波器 匹配划分 
基于无先验探测概率的改进PHD多目标跟踪算法
《传感器与微系统》2018年第8期120-123,共4页余哲翔 陈思汉 白傑 
国家重点研发计划资助项目(2016YFB0100901)
针对传统高斯混合—概率假设密度(GM-PHD)滤波器使用无先验检测概率和无效量测造成的性能下降问题,提出一种基于时变卡尔曼滤波(TV-KF)算法的多目标PHD滤波器。通过使用椭球门限对目标集合和量测集合进行预关联,将未知探测概率转化为目...
关键词：多目标跟踪 概率假设密度滤波器 椭球门限 量测划分 时变卡尔曼滤波 
基于PN学习的雷达目标鲁棒跟踪算法被引量：5
《传感器与微系统》2016年第12期116-118,121,共4页黄馨誉 胡士强 郑世友 
航空基金资助项目(2014ZC07003;20142057006)
传统雷达目标跟踪算法在强杂波环境下跟踪时会产生大量虚警估计的情况,单独跟踪或检测算法都不能对干扰杂波进行有效滤除。针对这个问题,在传统概率假设密度滤波器(PHD)算法的基础上,提出一种联合检测—跟踪—学习的目标鲁棒跟踪算法,...
关键词：目标跟踪 PN学习 概率假设密度滤波器 
基于ET-GM-PHD的多传感器多目标跟踪算法被引量：2
《传感器与微系统》2013年第10期126-128,133,共4页刘丽娟 刘国栋 
针对单传感器跟踪系统的缺陷和扩展多目标跟踪问题的复杂性,提出了基于高斯混合扩展目标概率假设密度(ET-GM-PHD)的多传感器多目标跟踪方法。该算法的最大优点在于它可以避免传统多目标跟踪算法中的数据关联过程,不用进行复杂的测量与...
关键词：扩展目标 概率假设密度滤波器 高斯混合方法 数据关联 
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