概率假设密度滤波器

作品数：71被引量：290H指数：10
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基于改进的密度峰值聚类的扩展目标跟踪算法被引量：5
《信号处理》2021年第5期735-746,共12页杜浩翠 谢维信 
深圳市基础研究计划项目(JCYJ20170818102503604);国家自然科学基金项目(61271107,61703280)。
针对扩展目标高斯混合概率假设密度(extended target Gaussian mixture probability hypothesis density,ET-GM-PHD)滤波器中的量测集划分问题,提出了一种改进的密度峰值聚类(improved density peak clustering,IDPC)量测集划分算法。首...
关键词：密度峰值聚类 扩展目标跟踪 量测集划分 扩展目标高斯混合概率假设密度滤波器 
狄拉克加权和概率假设密度滤波器
《信号处理》2015年第5期505-513,共9页刘宗香 李丽娟 谢维信 李良群 
国家自然科学基金项目(61271107;61301074);深圳基础研究项目(JCYJ20140418095735618);国防预研基金项目(9140C800501140C80340)资助课题
为解决在存在杂波、过程噪声协方差未知、目标数未知和变化情况下的多目标跟踪问题,提出了一种适用于线性系统模型的狄拉克加权和概率假设密度滤波器。该滤波器将多目标的后验矩表征为狄拉克加权和的形式。类似于高斯混合PHD滤波器,该...
关键词：多目标跟踪 概率假设密度滤波器 狄拉克函数 Α-Β滤波器 线性系统 
观测最优分配的GM-PHD多目标跟踪算法被引量：8
《信号处理》2014年第12期1419-1426,共8页章涛 来燃 吴仁彪 陈敏 
国家科技支撑计划课题(2011BAH24B12);国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助项目(U1233112;U1233109);国家自然基金青年科学基金资助项目(11102134);中央高校基本科研业务费中国民航大学资助专项(3122014D006)
概率假设密度滤波器将目标的状态空间及观测空间描述为随机有限集合的形式,有效避免了多目标跟踪中复杂的数据关联问题。但对于不同类型的目标使用同样的全部观测数据集进行目标状态更新,未对观测数据进行合理分配,导致估计性能下降。...
关键词：多目标跟踪 高斯混合概率假设密度滤波器 观测最优分配 
一种有轨迹标识的利用测量生成新目标密度的GM-PHD滤波器
《信号处理》2011年第9期1281-1285,共5页刘宗香 谢维信 王品 
国防预研基金(9140C8004011007)资助课题
在存在杂波、漏检、目标数目未知和变化的情况下,PHD滤波器是一种多目标跟踪新方法,GM-PHD滤波器是PHD滤波器的一种近似实现。然而,GM-PHD滤波器没有提供单个目标状态估计的身份,而构建目标运动轨迹需要目标状态估计的身份,同时,现有的G...
关键词：多目标跟踪 概率假设密度滤波器 新目标密度生成 身份标识 
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