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 
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 
基于高斯混合带势概率假设密度滤波器的未知杂波下多机动目标跟踪算法被引量：8
《电子与信息学报》2015年第1期116-122,共7页胡子军 张林让 张鹏 王纯 
国家自然科学基金(61301281)资助课题
多模型的随机有限集(RFS)类方法是一类有效的多机动目标跟踪算法,但是现有算法都假定杂波统计特性先验已知,不适用于未知杂波背景。该文以高斯混合带势概率假设密度滤波器(GMCPHDF)为基础,提出一种未知杂波下的多机动目标跟踪算法。该...
关键词：多机动目标跟踪 未知杂波 带势概率假设密度滤波器 最优高斯估计 
基于序贯蒙特卡罗概率假设密度滤波的多目标检测前跟踪改进算法被引量：14
《电子与信息学报》2014年第11期2593-2599,共7页占荣辉 刘盛启 欧建平 张军 
国家自然科学基金(61002022)资助课题
实现目标数目未知且可变条件下的多目标检测与跟踪是个极具挑战性的问题,在信噪比较低的情况下更是如此。针对这一问题,该文提出一种基于点扩散模型的多目标检测前跟踪改进算法。该算法在序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)滤波框架下实...
关键词：多目标检测前跟踪 概率假设密度滤波器 自适应粒子采样 动态聚类 序贯蒙特卡罗 
基于LGJMS-GMPHDF的多机动目标联合检测、跟踪与分类算法被引量：7
《电子与信息学报》2012年第2期398-403,共6页杨威 付耀文 黎湘 龙建乾 
国家自然科学基金(61101181)资助课题
线性高斯跳变马尔可夫系统模型下的高斯混合概率假设密度滤波器(LGJMS-GMPHDF)为杂波背景下多机动目标跟踪提供了一种有效方法。该文将类别辅助信息引入LGJMS-GMPHDF,提出了一种密集杂波背景下多机动目标联合检测、跟踪与分类算法。该...
关键词：多机动目标跟踪 概率假设密度滤波器 类别辅助目标跟踪 联合目标检测、跟踪与分类 
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